• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.356-358
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• 1999

최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.43-51
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• 2009

본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.95-96
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• 2021

최근 미디어의 발전으로 빠른 속도로 많은 양의 사람들의 얼굴이 포함된 사진, 동영상들이 인터넷에 업로드 되고 있다. 이러한 현상에 맞춰 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술의 놀라운 발전이 있었으나, 대규모 데이터셋에서 임의의 인물을 검색하는 경우에서는 연산량과 저장공간의 부담이 존재한다. 특히, 인터넷에 존재하는 수많은 불법 촬영물에서 피해자를 정확하고 신속하게 검색하기 위해서는 효율적인 얼굴 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 본 논문은 얼굴 특징 추출과 클러스터링을 활용하여 방대한 양의 불법 촬영물 셋에서 피해자 동영상을 효율적으로 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 불법 촬영물 동영상 검색 실험 환경을 만들기 위해 YouTube Faces [1] 데이터셋으로 유사 동영상 셋을 만들고 이 환경에서 실험을 진행한다. 얼굴 특징 추출 모델은 ResNet100 네트워크를 CosFace 손실함수와 Glint360K 데이터셋으로 학습시킨 모델 [2]을 사용한다. 추출된 얼굴 특징들을 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 알고리즘으로 클러스터링 한 후, 클러스터 대푯값을 통해 얼굴 검색 실험을 했을 때의 실험 결과를 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.523-525
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• 2003

방송 프로그램이나 영화와 같은 동영상을 인터넷에서 검색하는 서비스가 활성화됨에 따라 특정 인물이 등장하는 부분을 검색하는 기능은 일반 사용자나 프로그램을 만드는 제작자 모두에게 필요한 기능이 되었다. 등장인물 중심의 검색을 위해서는 해당 인물의 얼굴 검출 및 인식 기능이 필수적이며, 특히 방송영상의 특성에 적합하고 등장인물 검색 서비스에 적용 가능한 얼굴 검출 및 인식 기술이 요구된다 이를 위해 본 논문에서는 고속 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실시간 수행이 가능한 얼굴 검출 및 인식 알고리즘을 제안하다. 제안한 얼굴 검출 및 인식 알고리즘은 DCT 기법을 전처리 단계로 두어 계산량을 최소화하면서도 특징값의 정보량은 유지하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보이며, 실제 방송 영상을 구현된 시스템에 적용하여 시간과 검출률/인식률 측면에서 우수한 결과를 나타냄을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.588-591
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• 2010

본 논문에서는 CCTV 감시 환경에서 얼굴 이미지를 이용하여 영상에 저장된 범죄 용의자 또는 특정한 시간대에 출입한 사람들을 검색할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템은 감시 영상을 효율적으로 검색하기 위하여 사람의 얼굴이 나타난 장면을 기반으로 감시 영상을 분할하였으며, 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC 를 이용하여 얼굴 검색 모듈을 구성하였다. 자체 제작한 KUFD(Korea University Face Database)와 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 검색 시스템 환경을 캠퍼스 내에서 모의 구축하여 제안된 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.256-261
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• 2000

디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.152-154
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• 2012

본 논문에서는 얼굴 인식 기술과 SNS 정보를 이용하여 사람의 얼굴을 기준으로 사진들을 효과적으로 분류하고 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식 기술을 이용하여 촬영된 사진의 분석을 통해 얼굴로부터 나이, 성별, 안경 착용 유무, 웃는 얼굴 판단 등의 의미적인 정보를 추출한다. 또한, 얼굴 인식을 통해 얻은 SNS 정보에서는 이름, 생일, 학력, 직업, 고향, 관심 분야, 종교 등의 개인적인 정보를 추출 할 수 있다. 추출한 정보를 이용한 효과적인 사진 분류 및 검색을 통해 사용자의 편의를 극대화하였다. 본 논문에서는 구글 안드로이드 기반의 스마트폰에서 제안한 사진 자동 분류 및 검색 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.265-274
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• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 영역에 근거하여 얼굴을 검색할 수 있는 내용기반의 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 질의를 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 키워드를 사용하는 대신에, 제안한 시스템은 시각적 질의로서 얼굴 영상을 사용한다. 이를 위해, 얼굴 구성 요소를 포함하는 특징 영역을 HSl 칼라 모델이 제공하는 칼라 정보와 Wavelet 변환이 제공하는 에지 정보를 이용하여 추출한 후, 신경망을 통하여 분류ㆍ검색한다. 제안한 검색 시스템은 Oracle DBMS를 사용하여 클라이언트/서버 환경으로 구축되었다. 150개의 다양한 얼굴 영상으로 실험한 결과, 약 88.3%의 검색율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.