• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.73-75
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• 2007

이 논문은 얼굴인식에 있어서 중요한 얼굴 영역과 머리 영역을 차영상을 이용하여 분리하는 방법을 제안한다. 먼저 입력영상에 대한 CMYK 영상 중 K 영상을 가지고 머리 영역을 분리한 후에 YIQ 영상의 Y영상과 머리 영상과의 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한다. 분리한 머리영역과 얼굴영역에 대하여 라벨링을 하여 각 영역을 얻는다. 제안한 방법은 머리와 얼굴 영역을 뚜렷하게 분리하여 특징 점 추출 시 매우 유용할 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.125-133
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• 2008

As society develops, the importance of safety for individuals and facilities in public places is getting higher. Not only the areas such as the existing parking lot, bank and factory which require security or crime prevention but also individual houses as well as general institutions have the trend to increase investment in guard and security. This study suggests face feature extract and the method to simply divide face region and head region that are import for face recognition by using color transform. First of all, it is to divide face region by using color transform of Y image of YIQ image and head image after dividing head region with K image among CMYK image about input image. Then, it is to extract features of face by using labeling after Log calculation to head image. The clearly divided head and face region can easily classify the shape of head and face and simply find features. When the algorism of the suggested method is utilized, it is expected that security related facilities that require importance can use it effectively to guard or recognize people.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.574-576
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• 2000

디지털 영상 처리에서 사람 얼굴 인식은 여러 응용 분야에 요구되어 활발한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴이 있는 칼라 영상에서 얼굴 영역을 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 기술한다. 영상에 있는 얼굴 및 복잡한 배경과 다른 구성 성분들을 분류시켜 표현할 수 있도록 하기 위해 다변수 히스토그램 기법을 이용하여 얼굴 후보 영역과 머리 후보영역을 추출하고, 머리와 얼굴 후보 영역들간의 상관관계를 고려하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 인터넷상에 있는 128개의 영상을 입력 데이터로 실험한 결과, 인식 시간이 빠르고 영상의 배경에도 강건한(robust) 효율적인 방법임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.201-204
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• 2008

머리전달함수(HRTF)가 정확하더라도 사람의 얼굴이 움직이게 되면 실제 머리전달함수와 미리 측정한 머리전달 함수가 달라져 입체음향 시스템의 성능이 저하되므로 정확한 얼굴의 회전각이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 정확한 머리전달함수의 입력을 위해 사람 얼굴의 회전각을 추정하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출한 후 전처리 작업을 통해 눈의 바깥쪽 경계면과 안쪽 경계면을 검출한다. 그리고 검출된 두 개의 경계면의 비를 이용하여 얼굴의 회전각을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존에 방법들에 비해 적용 범위가 넓음을 실험을 통해 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.415-418
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• 2007

본 논문은 머리카락을 포함한 얼굴 영역 추출에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 조명변화에도 강인 한 얼굴영역 추출방법과 다양한 머리카락의 모양과 색의 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출 방법에 관한 것이다. 일반적으로 얼굴영상은 개인의 특징을 잘 표현할 수 있는 정보로써, 영상에서 얼굴 영역을 추출하여 이를 실제 얼굴영상정보를 이용한 얼굴인식, 관상정보 서비스를 위한 전처리, 기반기술을 제공하고, 실사 캐릭터 제작에도 바로 적용될 수 있다. 기존의 템플리트 매칭, 곡선추적 알고리즘 등과의 같은 추출방법에서는 얼굴크기 변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에 따라 얼굴영역 추출하는 처리속도가 많이 걸리고, 성능이 크게 저하되는 문제점이 있다. 상기한 바와 같이 종래의 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 얼굴의 크기변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에서도 얼굴 영역을 잘 추출 할 있는 방법과 다양한 머리카락의 색, 형태 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.169-174
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• 1996

객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Costume Culture Conference
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• 2004.04a
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• pp.75-77
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• 2004

머리형태의 근간이 되는 두개골의 형태는 두개골이 나타내는 선에 따라 인종적 특징을 뚜렷이 나타낼 뿐 아니라 같은 집단 내에서도 개인차가 크며 복잡한 곡면구조를 가지고 있다. 더욱이 머리 형태는 두개부 뿐만 아니라 얼굴부위와 연결되어 매우 세밀하고 복잡한 구조를 지니고 있을 뿐 아니라, 인간의 생명과 직결된 매우 중요한 부위이다. 그러므로 모자와 헬멧을 비롯하여 고글, 안전모, 안경 등 머리 및 얼굴에 착용되는 산업제품의 안전하고 유용한 설계를 위하여 이러한 부위들의 정확한 치수와 형태파악을 필요로 한다. (중략)

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.11
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• pp.1421-1431
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• 2005

There are two methods in 3-D sound reproduction: a surround system, like 3.1 channel method and a binaural system using 2-channel method. The binaural system utilizes the sound localization principle of a human using two ears. Generally, a crosstalk between each channel of 2-channel loudspeaker system should be canceled to produce a natural 3-D sound. To solve this problem, it is necessary to trace a head movement. In this paper, we propose a new algorithm to correctly trace the head movement of a listener. The Proposed algorithm is based on the detection of face and eye. The face detection uses the intensity of an image and the position of eyes is detected by a mathematical morphology. When the head of the listener moves, length of borderline between face area and eyes may change. We use this information to the tracking of head movement. A computer simulation results show That head movement is effectively estimated within +10 margin of error using the proposed algorithm.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.267-274
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• 2018

This paper describes a head pose estimation method using PTZ(Pan-Tilt-Zoom) camera. When the external parameters of a camera is changed by rotation and translation, the estimated face pose for the same head also varies. In this paper, we propose a new method to estimate the head pose independently on varying the parameters of PTZ camera. The proposed method consists of 3 steps: face detection, feature extraction, and pose estimation. For each step, we respectively use MCT(Modified Census Transform) feature, the facial regression tree method, and the POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITeration) algorithm. The existing POSIT algorithm does not consider the rotation of a camera, but this paper improves the POSIT based on perspective projection in order to estimate the head pose robustly even when the external parameters of a camera are changed. Through experiments, we confirmed that RMSE(Root Mean Square Error) of the proposed method improve $0.6^{\circ}$ less then the conventional method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.9C
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• pp.756-760
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• 2010

This paper is proposed to an novel facial behavior recognition system for driver's fatigue detection. Facial behavior is shown in various facial feature such as head expression, head pose, gaze, wrinkles. But it is very difficult to clearly discriminate a certain behavior by the obtained facial feature. Because, the behavior of a person is complicated and the face representing behavior is vague in providing enough information. The proposed system for facial behavior recognition first performs detection facial feature such as eye tracking, facial feature tracking, furrow detection, head orientation estimation, head motion detection and indicates the obtained feature by AU of FACS. On the basis of the obtained AU, it infers probability each state occur through Bayesian network.