• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.5
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• pp.934-940
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• 2003

In this paper, hair beauty fashion design feature points detection system is proposed. A hair models and hair face is represented as a graph where the nodes are placed at facial feature points labeled by their Gabor features and the edges are describes their spatial relations. An innovative flexible feature matching is proposed to perform features correspondence between hair models and the input image. This matching hair model works like random diffusion process in the image space by employing the locally competitive and globally corporative mechanism. The system works nicely on the face images under complicated background. pose variations and distorted by accessories. We demonstrate the benefits of our approach by its implementation on the face identification system.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.1
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• pp.51-56
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• 2019

This paper proposes an improved heartbeat signal extraction method for ballistocardiography(BCG)-based heart-rate measurement on mobile environment. First, from a mobile facial video, a handshake-free head motion signal is extracted by tracking facial features and background features at the same time. Then, a novel signal periodicity computation method is proposed to accurately separate out the heartbeat signal from the head motion signal. The proposed method could robustly extract heartbeat signals from mobile facial videos, and enabled more accurate heart rate measurement (measurement errors were reduced by 3-4 bpm) compared to the existing method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1909-1910
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• 2008

본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.309-316
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• 2024

Facial recognition technology is widely used in various fields but faces challenges due to its vulnerability to fraudulent activities such as photo spoofing. Extensive research has been conducted to overcome this challenge. Most of them, however, require the use of specialized equipment like multi-modal cameras or operation in high-performance environments. In this paper, we introduce LH-FAS v2 (: Lightweight Head-pose-based Face Anti-Spoofing v2), a system designed to operate on a commercial webcam without any specialized equipment, to address the issue of facial recognition spoofing. LH-FAS v2 utilizes FSA-Net for head pose estimation and ArcFace for facial recognition, effectively assessing changes in head pose and verifying facial identity. We developed the VD4PS dataset, incorporating photo spoofing scenarios to evaluate the model's performance. The experimental results show the model's balanced accuracy and speed, indicating that head pose estimation-based facial anti-spoofing technology can be effectively used to counteract photo spoofing.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.839-842
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.6
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• pp.684-691
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• 2001

In this paper, we design and implement a system which recognizes and tracks a human head on a sequence of images. In this paper, the color of the skin and ellipse modeling is used as feature vectors to recognize the human head. And the modified time-varying edge detection method and the vertical projection method is used to acquire regions of the motion from images with very complex backgrounds. To select the head from the acquired candidate regions, the process for thresholding on the basis of the I-component of YIQ color information and mapping with ellipse modeling is used. The designed system shows an excellent performance in the cases of the rotated heads, occluded heads, and tilted heads as well as in the case of the normal up-right heads. And in this paper, the combinational technique of motion-based tracking and recognition-based tracking is used to track the human head exactly even though the human head moves fast.

• 건강소식
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• v.34 no.8
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• pp.14-15
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• 2010

거듭 두통을 호소하는 아이에게 "어린애가 무슨 머리가 아프냐?"며 꾀병 부리지 말라는 얼굴을 해서는 안 된다. 아이들의 두통은 그렇게 가벼이 여길 증상이 아니다. 소아 두통은 성인의 두통과 다르며 방치할 경우 아이의 성장지연과 학습장애, 성격변화를 초래할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.18-20
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• 1999

본 논문에서는 사용자 인터페이스 시스템 환경에서 얼굴 표정과 머리 움직임의 정보를 활용하여 사용자 프로파일을 학습하는 시스템을 제안한다. 얼굴 표정이나 머리 움직임을 보고 사용자의 감정상태를 파악하는 일은 불확실하고 모호한 정보를 이용하는 것으로서 퍼지 추론기를 적용하여 사용자의 만족상태를 모델링한다. 퍼지 추론기를 통하여 얻어진 사용자 만족도를 사용자 프로파일 학습 피드백으로 사용함으로써 사용자의 암시적 정보를 포함하는 프로파일을 구성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.538-540
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• 1998

본 논문은 고개를 상/하로 끄덕이거나 좌/우로 가로 저어서 긍정과 부정을 구별하기 위한 것이다. 다시 말해서, 마우스나 키보드 대신에 머리의 움직임을 사용해서 '예/아니오'를 인식한다. 본 논문에서는 정규화된 칼라 공간(chromatic color space)과 조도(illumination)를 이용하여 얼굴 영역을 찾고 분할하는 자동 얼굴 영역 찾기와 영상차의 위치 비교와 움직임 량을 이용하여 우선 순위를 갖는 단순한 방향성을 구별하는 자동 의사 인식의 두 단계로 구성되어 있다. 이러한 단순한 방향성의 조합으로 '예/아니오'를 구분한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.179-186
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• 2009

In this paper, we propose a head detection method based on vertical and horizontal pixel histogram analysis in order to overcome drawbacks of the previous head detection approach using Haar-like feature-based face detection. In the proposed method, we create the vertical and horizontal foreground pixel histogram images from the background subtraction image, which represent the number of foreground pixels in the same vertical or horizontal position. Then we extract feature points of a head region by applying Harris corner detection method to the foreground pixel histogram images and by analyzing corner points. The proposal method shows robust head detection results even in the face image covering forelock by hairs or the back view image in which the previous approaches cannot detect the head regions.