• Title/Summary/Keyword: 얼굴검출

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Component Based Face Detection for PC Camera (PC카메라 환경을 위한 컴포넌트 기반 얼굴 검출)

  • Cho, Chi-Young;Kim, Soo-Hwan
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.988-992
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    • 2006
  • 본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.

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Selection of Optimal Face Detection Algorithms by Fuzzy Inference (퍼지추론을 이용한 최적의 얼굴검출 알고리즘 선택기법)

  • Jang, Dae-Sik
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.16 no.1
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    • pp.71-80
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    • 2011
  • This paper provides a novel approach for developers to use face detection techniques for their applications easily without special knowledge by selecting optimal face detection algorithms based on fuzzy inference. The purpose of this paper is to come up with a high-level system for face detection based on fuzzy inference with which users can develop systems easily and even without specific knowledge on face detection theories and algorithms. Important conditions are firstly considered to categorize the large problem space of face detection. The conditions identified here are then represented as expressions so that developers can use them to express various problems. The expressed conditions and available face detection algorithms constitute the fuzzy inference rules and the Fuzzy Interpreter is constructed based on the rules. Once the conditions are expressed by developers, the Fuzzy Interpreter proposed take the role to inference the conditions and find and organize the optimal algorithms to solve the represented problem with corresponding conditions. A proof-of-concept is implemented and tested compared to conventional algorithms to show the performance of the proposed approach.

A Study on Real-time Face Detection in Video (동영상에서 실시간 얼굴검출에 관한 연구)

  • Kim, Hyeong-Gyun;Bae, Yong-Guen
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.2
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    • pp.47-53
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    • 2010
  • This paper proposed Residual Image detection and Color Info using the face detection technique. The proposed technique was fast processing speed and high rate of face detection on the video. In addition, this technique is to detection error rate reduced through the calibration tasks for tilted face image. The first process is to extract target image from the transmitted video images. Next, extracted image processed by window rotated algorithm for detection of tilted face image. Feature extraction for face detection was used for AdaBoost algorithm.

A contrast enhancement method for face detection in portable device (휴대단말기기에서 얼굴검출을 위한 대비 개선 방법)

  • Lee, Cho-Il;Kim, Byeoung-Su;Choo, Hyon-Gon;Kim, Jin-Woong;Kim, Whoi-Yul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.236-238
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    • 2010
  • 얼굴검출기술이 발달함에 따라 보안 프로그램에서부터 게임에까지 얼굴검출기술이 적용된 다양한 프로그램들이 개발되고 있으며, 휴대단말기기에까지 접목되었다. 휴대단말기기를 통한 얼굴검출의 경우, 검출율을 높이기 위한 높은 대비 개선 알고리즘은 물론이고, 낮은 프로세서의 성능 때문에 적은 연산량의 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 영상의 조명 정도를 분석하여 저 조도, 일반 조명, 과다 노출의 3분류로 나누고, 각 조명에 가장 알맞은 대비 개선 알고리즘을 사용함으로써, 휴대단말기기에 적합한 적은 연산량과 얼굴검출에 알맞은 높은 대비 개선율을 갖는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 휴대단말기기인 UMPC(Ultra Mobile PC)에서 30fps의 속도를 보였으며, 기존 방법들과 비교하여 가장 좋은 얼굴검출성능을 확인하였다.

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A Study on New RGB Space Transformation for Face Detection (새로운 RGB 영역 변환을 이용한 효과적인 얼굴 검출에 관한 연구)

  • 정원석;이형지;정재호
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • pp.453-456
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    • 2000
  • 본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴 영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴검출 방법에 비해 얼굴 개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.

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Face Detection for Intelligent Video Conference System (지능형 영상회의를 위한 얼굴검출)

  • Park, Jae-Hyeon;Park, Gyu-Sik;On, Seung-Yeop;Kim, Cheon-Guk
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.1
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    • pp.20-27
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    • 2001
  • 얼굴검출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문은 카메라가 화자의 이동에 따라 이를 추적하여 회전하고 회의상황에 맞는 앵글을 유지하는 지능형 영상회의 시스템 개발의 기본요소인 화자검출의 선행단계로 얼굴검출에 대한 새로운 방법을 제안한다. RGB 색 공간의 입력영상을 YIQ 공간으로 변환한 후 IQ 성분은 피부영역검출에 Y 성분은 얼굴의 특성을 추출하는데 사용된다. 색 분포도를 이용하여 피부영역을 검출하고, 마스크를 누적 적용하여 잡음을 제거한 후 얼굴의 구조적인 특성과 명암의 분포를 이용하여 얼굴영역이 검출된다. 실험결과 다양한 배경의 영상에서 여러 명의 얼굴이 오류 없이 검출됨이 관찰되었다.

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Efficient Face Detection Algorithm using Depth and Color Information (영상의 깊이 정보와 컬러 정보를 이용한 효율적인 얼굴 검출 알고리듬)

  • Bae, Yun-Jin;Choi, Hyun-Jun;Seo, Young-Ho;Yoo, Ji Sang;Kim, Dong-Wook
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.230-232
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    • 2011
  • Viola와 Jine가 제안한 AdaBoost를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 빠른 얼굴 검출 속도와 뛰어난 성능으로 인해 최근 여러분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘 중 하나이다. 하지만 AdaBoost를 이용하여 얼굴을 검출함에 있어 오검출이 존재하며, 이를 줄이기 위해서는 많은 연산이 요구되며, 실시간 얼굴 검출이 필요한 분야에 적용되기에는 속도 면에서 단점으로 작용한다. 기존의 Adaboost의 얼굴 검출기는 그레이스케일 영상만을 사용하므로, 영상의 컬러 정보와 부가적인 정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출률을 감소시킬 수 있고, 올바른 얼굴을 검출이 된 다음 추적 알고리즘에 적용을 시키면 동영상으로 입력되는 영상에 대해 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 얼굴 추적을 위한 사전단계로 컬러 정보와 부가적인 정보로 깊이 정보를 사용하여 얼굴을 효율적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다.

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Face detection enhancement using independent color channels (독립적 컬러채널을 이용한 얼굴검출 성능개선)

  • Lee, Young-Bok;Min, Hyun-Seok;Ro, Yong-Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.95-98
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    • 2008
  • 본 논문은 기존의 질감기반 (texture) 얼굴검출 시스템에서 컬러 영상을 도입하여 성능개선의 중요한 부분인 얼굴 오검출율을 줄이는 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 컬러 성분은 흑백 성분과 비교하여 낮은 공간 주파수 영역을 가지는 특징이 있다. 질감기반 얼굴검출에서 높은 대비 (contrast) 성분의 에지는 얼굴이 아닌 영역에서 얼굴로 오인할 수가 있다. 본 논문에서는 이런 오인을 감소하기 위해 독립적인 컬러 채널 성분들을 질감기반 얼굴 검출에 각각 이용하여 그 얻어진 결과들을 융합 (fusion) 하는 방법을 제안한다. 실험결과로 제안한 칼라 채널 융합 방법을 통해 얻은 얼굴 검출율은 기존 흑백 영상과 비슷하게 유지되며 오검출율을 현저히 줄이는 것을 보였다.

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Classification of a People and Scenery Picture Using Structure Simplicity of the Picture (구조 단순도를 이용한 인물 사진과 풍경 사진의 분류)

  • Chung, Myoung-Bum;Jung, Min-Kyu;Ko, Il-Ju
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.507-511
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    • 2007
  • 기존의 얼굴 인식 기술은 얼굴 검출과 얼굴 인식이라는 두 분야로 나뉘며, 얼굴 검출 기술은 주로 얼굴 인식을 위한 전처리 단계로 이용되었다. 이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 사진 콘텐츠를 분류하는 것에도 이용될 수 있다. 얼굴 검출 기술을 통해 사람이 있는 경우 인물 사진, 없는 경우 풍경 사진으로 분류한다. 그러나 기존의 얼굴 검출 기술만으로는 정확성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 사진의 구조 단순도 알고리즘을 제안 한다. 구조 단순도는 사진의 색상 구도의 단순비율을 의미하며, 일반적으로 인물 사진일 때 작은 값을 풍경 사진일 때 큰 값을 갖는다. 제안 방법의 유용성을 검증하기 위해 인물 사진 250장, 풍경 사진 250장을 이용하여 분류 실험을 하였다. 얼굴 검출 기술만을 이용한 실험은 66%의 정확성을 나타낸 반면 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용한 실험은 74.6%를 나타내었다. 따라서 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용하면 효과적인 사진 분류를 할 수 있다.

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Real-time Face Detection System using YCbCr Information and AdaBoost Algorithm (YCbCr정보와 아다부스트 알고리즘을 이용한 실시간 얼굴검출 시스템)

  • Kim, Hyeong-Gyun;Jung, Gi-Bong
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.13 no.5
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    • pp.19-26
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    • 2008
  • In this paper, we converted an RGB into an YCbCr image input from CCD camera and then after compute difference two consecutive images, conduct Glassfire Labeling. We extract an image become ware of motion-change, if the difference between most broad(area) and Area critical value more than critical value. We enforce the detection of facial characteristics to an extracted motion-change images by using AdaBoost algorithm to extract an characteristics.

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