• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.311-321
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• 2007

For fast and robust face detection, this paper proposes an approach for face detection using fusion of heterogeneous template matching. First, we detect skin regions using a model of skin color which covers various illumination and races. After reducing a search space by region labelling and filtering, we apply template matching with skin color and edge to the detected regions. Finally, we detect a face by finding the best choice of template fusion. Experimental results show the proposed approach is more robust in skin color-like environments than with a single template matching and is fast by reducing a search space to face candidate regions. Also, using a global accumulator can reduce excessive space requirements of template matching.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.225-230
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• 2004

얼굴 검출은 디지털화된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 둥을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 재스쳐 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 둥의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 포즈와, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 얼굴 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.285-297
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• 2001

본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.6 no.2 s.11
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• pp.152-160
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• 2002

This paper is the realization of the face recognition system for multimedia application. This system is focused on the design concerning the improvement of recognition rate and the reduction of processing time for face recognition. The non-modificated application of typical RGB color system enables the reduction of time required for color system transform. The neural network and the application of algorithm using face characteristic improves the recognition rate. After mosaicking an image, a face-color block has been selected through the color analysis of mosaic block. The characteristic of the face removes the mis-checked face-color candidate block. Finally, from the face color block, four special values are obtained. These values are processed to the neural network using the back propagation algorithm. The output values are the touchstone to decide the genuineness of face field. The realized system showed 90% of face recognition rate with less than 0.1 second of processing time. This result can be understood as sufficient processing time and recognition rate to find out the face block for multimedia application in dynamic image.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.1
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• pp.185-191
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• 2011

Recently, the surveillance system is highly being attention. Various Technologies as detecting object from image than determining and recognizing if the object are person are universally being used. Therefore, In this paper shows detecting on this kind of object and local context based facial feather detection algorithm is being advocated. Detect using Gabor Bunch in the same time Bayesian detection method for revision to find feather point is being described. The entire system to search for object area from image, context-based face detection, feature extraction methods applied to improve the performance of the system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.1
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• pp.97-104
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• 2012

Natural User Interface(NUI) technologies introduce new trends in using devices such as computer and any other electronic devices. In this paper, an augmented reality on a mobile device is implemented by using face detection, recognition and motion tracking. The face detection is obtained by using Viola-Jones algorithm from the images of the front camera. The Eigenface algorithm is employed for face recognition and face motion tracking. The augmented reality is implemented by overlapping the rear camera image and GPS, accelerator sensors' data with the 3D graphic object which is correspond with the recognized face. The algorithms and methods are limited by the mobile device specification such as processing ability and main memory capacity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.928-930
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• 2005

얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.240-243
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• 2002

In this paper, we propose a face region detection based on skin-color distribution and facial feature extraction algorithm in color still images. To extract face region, we transform color using general skin-color distribution. Facial features are extracted by edge transformation. This detection process reduces calculation time by a scale-down scanning from segmented region. we can detect face region in various facial Expression, skin-color deference and tilted face images.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.298-301
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• 2006

This study was conducted to observe the changes in trend of a beautiful face defined in different time frames. Affective space model was used in this study, for physical components of a face are far too complicated and undistinguishable from simple categorization of a face by facial characteristics. It is because using a facial model defined only by its physical characteristics renders a complicated and multi-dimensional space, whereas an emotional facial model enables a 2-dimensional space for easier observation and explanation. Scope of the study is focused on faces of the Korean female celebrities, looking at the media frequency, popularity rankings in well-known portal sites, and popularity ratings by reliable search organizations as of 2006. Celebrities in their 20s and early 30s were selected. In addition, to observe any trend in a beautiful face with the passage of time, the study looked at changes or trends in the last 5 years by comparing the faces of celebrities in year 2006 with their faces stored in the database since five years ago.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.33-40
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• 1998

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.