• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.59-66
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• 2004

대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보 없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 가능하도록 대칭 영역 탐색 및 웨이블릿 변환을 이용하여 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭간에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권12호
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• pp.1669-1678
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• 2002

대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 간으하도록 대칭 영역 탐색을 이용한 축소 영상에서의 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭값에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.53-59
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• 2011

보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 $0^{\circ}$, 표준편차 $3^{\circ}$의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.

• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제2권2호
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• pp.45-50
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• 2006

형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 히스토그램 평활화나 로그 변환 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 부분적 명암 왜곡에 매우 효과적인 영상 보정을 수행하는 좌우대칭 평균화 기법을 제시한다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 매우 효율적인 검출 성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴 후보의 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.243-246
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• 2000

얼굴 영역 검출은 주어진 영상에서 얼굴의 유.무, 개수 및 위치를 검출하는 것으로 본 논문은 영상에서 얼굴을 검출하는 방법으로 신경망(Neural Network)을 적용하였다. 검출률의 향상 및 오검출률의 감소, 계산량을 최대한 줄이기 위해 후보 영역의 최적화와 얼굴의 대칭성(symmetry of face)을 이용한 좌우 평균 명암도 비교방법, 평균 얼굴 (average face)을 이용한 템플릿 매칭을 사용하였고, 실험을 통해서 제안한 방법이 효과적으로 수행됨을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.21-28
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• 2006

형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 보통 히스토그램 평활화 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 방향의 조명에 의한 명암 왜곡을 효과적으로 보정하는 전처리 기법을 제시한다. 이 기법은 얼굴의 좌우대칭성을 이용한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석을 이용한 세로 방향 명암 보정을 결합한 것이다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 높은 검출성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴의 후보 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권5호
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• pp.50-58
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• 1998

We propose an efficient face recognition system for controllinng the access to the restricted zone using both the face region detectors based on facial symmetry and the extended self-organizing maps (ESOM) which have sensory synapses and descriptive synapses. Based on the visual cues of the facial symmetry, we apply horizontal and vertical projections on elliptic regions detected by GHT(generalized hough transform) to identify all the face regions from the complex background.And we propose an ESOM which can exploit principal components and imitate an elastic similarity matching, to authenticate faces of the enlisted member. In order to cope with changes of facial experession or glasses wearing, etc, the facial descriptions of each member at the time of authentication are simultaneously updated on the discriptive synapses online using the incremental learning of the proposed ESOM. Experimental results prove the feasibility of our approach.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.9-15
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• 2016

Symmetry is everywhere in the world around us from galaxy to microbes. From ancient times symmetry is considered to be a reflection of the harmony of universe. Symmetry is not only a significant clue for human cognitive process, but also useful information for computer vision such as image understanding system. Application areas include face detection and recognition, indexing of image database, image segmentation and detection, analysis of medical images, and so on. The technique used in this paper extracts edges, and the perpendicular bisector of any two edge points is considered to be a candidate axis of symmetry. The coefficients of candidate axis are accumulated in the coefficient space. Then the axis of symmetry is determined to be the line for which the coefficient histogram has maximum value. In this paper, an improved method is proposed that utilizes the directional information of edges, which is a byproduct of the edge detection process. Experiment on 20 test images shows that the proposed method performs 22.7 times faster than the original method. In another test on 5 images with 4% salt-and-pepper noise, the proposed method detects the symmetry successfully, while the original method fails. This result reveals that the proposed method enhances the speed and accuracy of detection process at the same time.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 춘계학술대회 논문집(한국공작기계학회)
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• pp.115-118
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• 2001

An image processing method was applied to characterize a shape of the flexible grinding disk. A disk surface image was taken by CCD camera. Depth of cut was changed to be 2 and 4mm. Circles marked on the disk were captured to extract the key features of the deflection. Notable correlation has been observed between the intervals and the process conditions. Same methodology has been applied to check the symmetry of the human face. Tentative results revealed that symmetry could be checked using the filtered face image.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1104-1113
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• 2015

In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation