• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.105-107
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• 2004

In this work, we suggested the method which improves the efficiency of the face detection algorithm using Pulse-Coupled Neural Network. Face detection algorithm which uses the color information is independent on size, angle, and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise, and so on. Depending on these conditions, we obtained the mean and variance of skin-tone colors by experiments. Then we introduce a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has highest level value(255) and the other pixels in the skin-tone region have values between 0 and 255 according to a normal distribution with a variance. This preprocess leads to an easy decision of the linking parameters.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.575-578
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• 1999

The principal features of a face are as follows : skin-tone, symmetry, and requisites such as shape of ellipse, eyes, nose, mouth. Also, faces have different size, various shape and position. In case of application of face recognition and detection without preprocessing, efficiency of the performance is decreased. In addition, face itself, complex background, image quality, etc. are included. Therefore, previous face recognition methods are implemented on the base of specific constraints of the face image. In this paper, we propose the efficient and automatic face detection algorithm for minimizing influence such as complex background, image quality, etc. This face detection technique consists of skin-tone, candidate face region and face region extractions.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1048-1052
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• 2004

In this work, we have investigated a role of linking parameter in Pulse-Coupled Neural Network(PCNN) which is suggested to explain the synchronous activities among neurons in the cat cortex. Then we have found a method to determine the linking parameter for a satisfactory face detection performance in a given color image. Face detection algorithm which uses the color information is independent on pose, size and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise and so on. Depending on these conditions, PCNN's linking parameters should be selected an appropriate values. First we obtained the mean and variance of the skin-tone colors by experiments. Then, we introduced a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has the highest level value (255) and the other pixels have values between 0 and 255 according to normal distribution with a variance. This preprocessing leads to an easy decision of the linking parameter of the Pulse-Coupled Neural Network. Through experiments, it is verified that the proposed method can improve the face detection performance compared to the existing methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1252-1255
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• 2002

In this paper, face recognition algorithm, by using skin color information of HSI color coordinate collected from face images, elliptical mask, fratures of face including eyes, nose and mouth, and geometrical feature vectors of face and facial angles, is proposed. The proposed algorithm improved face region extraction efficacy by using HSI information relatively similar to human's visual system along with color tone information about skin colors of face, elliptical mask and intensity information. Moreover, it improved face recognition efficacy with using feature information of eyes, nose and mouth, and Θ1(ACRED), Θ2(AMRED) and Θ 3(ANRED), which are geometrical face angles of face. In the proposed algorithm, it enables exact face reading by using color tone information, elliptical mask, brightness information and structural characteristic angle together, not like using only brightness information in existing algorithm. Moreover, it uses structural related value of characteristics and certain vectors together for the recognition method.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.223-226
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• 2003

칼라 영상에서 측면 얼굴 검출시 피부색 검출에 의해 얼굴 후보 영역을 결정하고 템플릿 매칭에 의해 최종 얼굴을 확인하는 방법이 있다. Gang Wei는 측면 얼굴의 좌우 템플릿과 hausdorff 방법에 의한 유사도 측정으로 얼굴 영역을 결정하였다. 이때 측면얼굴은 목 부분이 넓게 퍼져 있는 부분에서 정확도를 높이기 위해 반복 분할 과정을 수행하여 수직 방향으로 3화소 단위로 분할하여 템플릿 매칭을 하였다. 본 논문에서는 측면 얼굴이 좌측 또는 우측 얼굴중의 하나라는 가정 아래, 일단 피부색에 의한 얼굴후보 영역을 수직으로 1/2로 분리한 후 좌측은 좌측후보, 우측은 우측 후보로 가정하여 템플릿 매칭을 하여 좌/우 얼굴을 인식한다. 이는 기존 연구 방식에 비해 적은 분할로 빠른 얼굴 검출을 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.617-622
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• 2004

본 논문에서는 컬러영상에서 Pulse-Coupled Neural Network를 이용한 얼굴 추출 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 논의하였다. 색상정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않으므로, 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 그러나, 조명의 변화가 심하거나 피부색과 유사한 배경이 포함되어 있을 경우 적절한 성능을 내기 어렵다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 실험을 통해 피부색의 평균과 분산 값을 미리 구한 후, 전처리 과정을 거쳐 피부색의 평균값을 갖는 픽셀이 255값을 갖고, 나머지 픽셀 값들이 255를 중심으로 정규분포를 이루도록 하였다. 이러한 전처리 과정을 통해 Pulse-Coupled Neural Network의 linking coefficient를 보다 쉽게 결정하도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.531-535
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.10-15
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• 2012

사람 특히 얼굴 및 피부색은 칼라 영상의 화질 평가에 있어서 중요한 요소이다. 그러므로 칼라를 적용하는 장치에는 효과적으로 피부색을 보정하는 방법이 필요하다. 이전의 방법은 선호 피부색 영역의 중심 값을 기준으로 피부색을 보정하였다. 하지만 피부색에 대한 관찰자의 주관적인 평가를 통하여 선호 피부색을 조사한 결과 가장 선호하는 피부색이 선호 피부색 영역의 중심과 일치하지 않으며 또한 하나의 우세한 값을 가지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 각 인종에 대한 다중의 선호색을 이용하여 선호 피부색으로 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 인종에 대하여 밝기에 따른 다중의 선호 피부색을 결정한다. 그 후 피부색 영역을 검출하고 각 인종의 평균 피부색과 검출된 각 피부색 영역의 평균 값의 차이를 이용하여 검출된 피부색 영역에 대한 인종을 선택한다. 다음으로 각 선택된 영역에 대하여 다중의 선호피부색 중 하나의 대응되는 선호 피부색을 결정한다. 마지막으로 입력 피부색은 부드러운 피부색 재현을 위해 선택된 선호 피부색과의 차이에 비율적으로 보정된다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고, 주관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.421-424
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems In this paper. we propose an effective automatic face detection system that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recog- nition system. We use two natural and powerful visual cues, the color and the human head shape. The outline of the human head can be generally described as being roughly elliptic in nature. In the first step of the proposed system, we have tried the approach of fitting the best Possible ellipse to the outline of the head In the next step, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions in color images and histogramming their r(＝R/(R＋G＋B)) and g(＝G/R＋G＋B)) values. According to our experiment. the proposed system shows robust location results

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.594-600
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• 2003

In this paper, we propose a detection method for facial features in color images with various backgrounds and face poses. To begin with, the proposed method extracts face candidacy region from images with various backgrounds, which have skin-tone color and complex objects, via the color and edge information of face. And then, by using the elliptical shape property of face, we correct a rotation, scale, and tilt of face region caused by various poses of head. Finally, we verify the face using features of face and detect facial features. In our experimental results, it is shown that accuracy of detection is high and the proposed method can be used in pose-invariant face recognition system effectively