• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.173-176
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• 2002

This paper describes an implementation of fast face detection algorithm. This algorithm can robustly detect human faces with unknown sizes and positions in complex backgrounds. This paper provides a powerful face detection algorithm using skin color segmenting. Skin Color is modeled by a Gaussian distribution in the HSI color space among different persons within the same race, Oriental. The main feature of the Algorithm is achieved face detection robust to illumination changes and a simple adaptive thresholding technique for skin color segmentation is employed to achieve robust face detection.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3322-3337
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• 2018

Sleep mode detection is a significant power management and green computing feature. However, it is difficult for televisions and smart TVs to detect deactivation events because we can use these devices without the assistance of an input device. In this paper, we propose a robust method for smart TVs to detect deactivation events based on a visual combination of face and motion detection. The results of experiments conducted indicate that the proposed method significantly reduces incorrect face detection and human absence by means of motion detection. The results also show that the proposed method is robust and effective for smart TVs to reduce power consumption.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.271-276
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• 2016

본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.57-63
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• 2015

얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 성능이 향상된 얼굴영역 검출을 위해서 먼저 영상에서 YCbCr 피부색 색상 정보를 이용하여 배경을 제거하고 상태 기반 방법인 Haar-like Feature 방법을 이용하였다. 입력영상에 대하여 배경을 제거함으로써 처리속도가 향상된, 배경에 강건한 얼굴검출 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.329-330
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• 2007

This paper presents a simple and robust face detection algorithm that can be utilized to video summary. We firstly apply the Illumination-compensation process for reducing the effect of brightness on the image. And then, we analyze the face region based on color in the YCbCr space to obtain the skin color. Also, we try the morphological image processing called closing algorithm to improve the detection. Experimental results demonstrate the effectiveness of our face detection algorithm that leads to 96.7 % precision ratio on average.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.311-321
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• 2007

본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.31-33
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• 2009

Face detection using AdaBoost algorithm is capable of processing images rapidly while having high detection rates. It seemed to be the fastest and the most robust and it is still today. Many improvements or extensions of this method have been proposed. However, previous approaches only deal with upright faces. They suffer from limited discriminant capability for rotated faces as these methods apply the same features for both upright and rotated faces. To solve this problem, it is necessary that we rotate input images or make independently trained detectors. However, this can be slow and can require a lot of training data, since each classifier requires the computation of many different image features. This paper proposes a robust algorithm for finding rotated faces within an image. It reduces the computational and sample complexity, by finding common features that can be shared across the classes. And it will be able to apply with multi-class object detection.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2365-2373
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• 2011

본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.61-69
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• 2018

Multi-tracking of general objects and specific faces is an important topic in the field of computer vision applicable to many branches of industry such as biometrics, security, etc. The rapid development of deep neural networks has resulted in a dramatic improvement in face recognition and object detection problems, which helps improve the multiple-face tracking techniques exploiting the tracking-by-detection method. Our proposed method uses face detection trained with a head dataset to resolve the face deformation problem in the tracking process. Further, we use robust face features extracted from the deep face recognition network to match the tracklets with tracking faces using Hungarian matching method. We achieved promising results regarding the usage of deep face features and head detection in a face tracking benchmark.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.1-12
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• 2004

본 논문에서는 색열화와 부분 은폐에 강인한 특성을 갖는 ID얼굴(identificable face: 신원확인가능 얼굴) 검지방법을 제안한다. 이 방법은 후보영역 분할, 후보창 추출, 은폐여부 판단의 세 단계로 구성된다. 후보영역 분할에서는 입력영상으로부터 피부색영역과 색열화된 얼굴구성요소(눈, 코, 입 영역)를 함께 찾아 E얼굴 후보영역을 분할한다. 후보창 추출에서는 후보영역내의 얼굴일 가능성이 있는 후보창들을 추출한다. 은폐여부 판단에서는 고유얼굴(eigenface)기법을 이용하여 고유얼굴들과 유사도가 가장 큰 후보창 하나가 결정되고, 이 후보창의 각 얼굴구성요소의 은폐되었는지 아닌지가 유사한 방법으로 결정된다. 실험결과, 제안한 검지방법은 색이 심하게 열화된 얼굴들과 은폐된 얼굴들을 포함하고 있는 얼굴 DB에서 색열화와 은폐를 고려하지 않은 얼굴검지방법에 비해 ID얼굴 검지율이 약 $11.4\%$ 향상됨을 확인하였다.