• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.480-483
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• 2011

눈동자 부분을 밝게 만드는 밝은 눈동자 효과(Bright Pupil Effect)는 적외선 영상에서 사람의 얼굴을 부자연스럽게 보이도록 한다. 본 논문에서는 적외선 영상에서의 눈 검출 및 눈동자 추출과 밝은 눈동자 효과를 제거하는 방법에 대해 제안하였다. 먼저 얼굴 검출을 수행한 뒤, 눈 영역을 검출하고 눈동자 부분을 추출한다. 추출한 눈동자 부분이 적외선 반사에 의해 생성된 것인지를 판단하여 눈동자 주변 영역과의 밝기 차이를 빼줌으로써 적외선 반사에 의해 부자연스러워진 눈동자 부분을 보정한다. 제안한 방법은 디지털 카메라, 캠코더 및 스마트 폰에서 부자연스러운 인물 영상 보정에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.298-300
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• 2003

동영상이나 정지영상에서 사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 신경망(Neural Network)과 얼굴의 기하학적 특징 중에 하나인 눈과 입을 사용하여 얼굴 영역을 추출하는 방법을 사용한다 신경망은 얼굴 인식을 비롯한 여러 분야에서 쓰이는 좋은 방법 중의 하나 이지만 신경망이 가지고 있는 특성상 많은 오차를 가질 수 있기 때문에 얼굴을 구성하고 있는 요소인 눈과 입을 사용해서 오차를 제거하는 방법을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.1
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• pp.59-66
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• 2004

Symmetry region searching can extract face region without a prior information in an image by using symmetric. However, this method requires a plenty of the computation time because the mask size to process symmetry region searching must be larger than the size of object such as eye, nose and mouth in face. in this paper, it proposed symmetric by using symmetry region searching and Wavelet Transform to reduce computation time of symmetry region searching, and It was applied to this method in an original image. To extract exact face region, we also experimented face region searching by using domain division in extraction region.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.6
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• pp.70-78
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• 2009

In this paper, we propose a novel method for eye detection using two texture filters considering textural and structural characteristics of eye regions. The human eyes have two characteristics: 1) the eyes are horizontally long and 2) the pupas are of circular shapes. By considering these two characteristics of human eyes, two texture filters are utilized for the eye detection. One is Gabor filter for detecting eye shapes in horizontal direction. The other is ART descriptor for detecting pupils of circular shape. In order to effectively detect eye regions, the proposed method consists of four steps. The first step is to extract facial regions using AdaBoost method. The second step is to normalize the illumination by considering local information. The third step is to estimate candidate regions for eyes, by merging the results from two texture filters. The final step is to locate exact eye regions by using geometric information of the face. As experimental results, the performance of the proposed method has been improved by 2.9~4.4%, compared to the existing methods.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.42-48
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• 2000

In this paper, we propose the face image recognition algorithm using skin color information, face region features such as eye, nose, and mouse, etc., and geometrical features of chin line. In the proposed algorithm, we used the intensity as well as skin color information in the HSI color coordinate which is similar to human eye system. The experimental results of proposed method shows improved extraction quality of face and provides adaptive extraction methods for the races. And also, we used chin line information as well as geometrical features of face such as eye, nose, mouse information for the improvement of face recognition quality, Experimental results shows the more improved recognition as well as extraction quality than conventional methods.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.7
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• pp.67-77
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• 2016

In this paper, we propose an algorithm for open/closed eye detection based on modified Hausdorff distance. The proposed algorithm consists of two parts, face detection and open/closed eye detection parts. To detect faces in an image, MCT (Modified Census Transform) is employed based on characteristics of the local structure which uses relative pixel values in the area with fixed size. Then, the coordinates of eyes are found and open/closed eyes are detected using MHD (Modified Hausdorff Distance) in the detected face region. Firstly, face detection process creates an MCT image in terms of various face images and extract criteria features by PCA(Principle Component Analysis) on offline. After extraction of criteria features, it detects a face region via the process which compares features newly extracted from the input face image and criteria features by using Euclidean distance. Afterward, the process finds out the coordinates of eyes and detects open/closed eye using template matching based on MHD in each eye region. In performance evaluation, the proposed algorithm achieved 94.04% accuracy in average for open/closed eye detection in terms of test video sequences of gray scale with 30FPS/$320{\times}180$ resolution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.529-531
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• 1998

모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.440-443
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• 2008

적목 현상은 야간에 플래시를 이용하여 촬영 시 나타나는 현상으로, 대부분 미숙한 사진 촬영 방법으로 인해 많이 발생한다. 이러한 적목 현상은 수정 시에 이미지 틀을 이용하여 제거해야 되며, 이러한 방법은 많은 시간과 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 적목 현상이 일어난 영역을 자동으로 추출하여 제거하는 방법을 제안한다. 적목 영역은 RGB 레벨의 영상을, 각각 YCbCr과 HSI 컬러 공간으로 변환 후에 사람의 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 적목이 존재하는 눈 영역은 색상 정보와 8 방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 적목 영역을 검출한 후에 적목 현상을 제거한다. 제안된 적목 영역 추출 및 제친 방법을 적목 현상이 나타나는 30장의 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 적목 영역 제거에 효과적임을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3675-3682
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• 1999

This paper proposes the method to extract face components without using the color information and the motion information in a gray image. A laplacian pyramid of the original image is built. Eye and nose candidates are extracted using only the gray information in a low resolution laplacian image and pairs are found that consist of two eye candidates and a nose one. At full resolution, horizontal and vortical edges are found in the regions of face components which are established using the candidates. Using those edge informations, face components are extracted. The experiments have been performed for images with various sizes and positions of face, and show very encouraging result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.628-630
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• 2004

홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유크리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.