• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.11-17
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• 2010

In this parer, face recognition method which can be applied to ITCS (interactive TV control system) is proposed. We extracted ULBP(uniform local binary pattern) histogram feature from infra-red images, and we detected left-right eyes and face region by using SVM classifier. Then, We implemented face recognition system which is using Gabor transform and ULBP histogram feature and applied to personal verification for ITCS.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.11
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• pp.809-817
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• 2002

This paper describes a new face detection method that is a pre-processing algorithm for on-line face recognition. To complement the weakness of using only edge or rotor features from previous face detection method, we propose the two types of face detection method. The one is a combined method with edge and color features and the other is a center area color sampling method. To prevent connecting the people's face area and the background area, which have same colors, we propose a new adaptive edge detection algorithm firstly. The adaptive edge detection algorithm is robust to illumination variance so that it extracts lots of edges and breakouts edges steadily in border between background and face areas. Because of strong edge detection, face area appears one or multi regions. We can merge these isolated regions using color information and get the final face area as a MBR (Minimum Bounding Rectangle) form. If the size of final face area is under or upper threshold, color sampling method in center area from input image is used to detect new face area. To evaluate the proposed method, we have experimented with 2,100 face images. A high face detection rate of 96.3% has been obtained.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.899-902
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• 2004

얼굴인식의 신뢰도를 높이기 위하여 현재 입력되어지는 상황정보를 활용하여 현 상황에 맞도록 구성된 처리를 수행하는 방법을 연구한다. 사용자로부터 획득된 조명, 포즈, 표정등의 상황정보를 바탕으로 수행하기위한 순서 및 파라메터 값들을 학습을 통하여 구성하며, 해당 Data는 Knowledge Base를 구성하며, 추후 추가되는 상황정보를 받아들일 수 있도록 구성한다. 상황 정보를 추출하여 얼굴인식에 활용하게 된다면, 현재 얼굴인식 및 영상정보를 활용하여 인식을 수행하는 모든 요소에서 사용자에게 실뢰성 있는 결과를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 논문에서는 조명 환경을 9개의 상태로 구분하고 이를 검출하는 상황판단을 실험하였으며, 구성한 조명상황을 정확히 추출하는 실험결과를 도출하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.42-48
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• 2000

In this paper, we propose the face image recognition algorithm using skin color information, face region features such as eye, nose, and mouse, etc., and geometrical features of chin line. In the proposed algorithm, we used the intensity as well as skin color information in the HSI color coordinate which is similar to human eye system. The experimental results of proposed method shows improved extraction quality of face and provides adaptive extraction methods for the races. And also, we used chin line information as well as geometrical features of face such as eye, nose, mouse information for the improvement of face recognition quality, Experimental results shows the more improved recognition as well as extraction quality than conventional methods.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.921-926
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• 2014

Face detection refers to the process extracting facial regions in an input image, which can improve speed and accuracy of recognition or authorization system, and has diverse applicability. Since conventional works have tried to detect faces based on the whole shape of faces, its detection performance can be degraded by occlusion made with accessories or parts of body. In this paper we propose a method combining local feature descriptors and probability modeling in order to detect partially occluded face effectively. In training stage, we represent an image as a set of local feature descriptors and estimate a statistical model for normal faces. When the test image is given, we find a region that is most similar to face using our face model constructed in training stage. According to experimental results with benchmark data set, we confirmed the effect of proposed method on detecting partially occluded face.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1995-1996
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• 2011

영상 혹은 이미지 내에서 특정 물체를 검출하기 위한 일반적인 방법으로 비올라 존스(Viola-Jones) 알고리즘을 많이 사용하고 있으나 이 방법은 배경의 픽셀이 거의 동일한 값일 때에는 매우 높은 검출률을 보이는 반면 다양한 배경과 물체가 복합적으로 이루어져 있는 이미지의 경우에는 물체 검출 시 오인식 할 가능성이 매우 높다. 이러한 단점들은 얼굴 인식 시스템을 개발함에 있어 매우 불리하게 적용될 수 있는데, 본 연구는 얼굴인식 출입통제 시스템을 개발하는 과정에서 발생하는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 비올라 존스 알고리즘에서 이용되는 하 라이크 피춰(Harr-like feature)에 새로운 형태의 사각 특징(Rectangular feature) 및 분산 특징(Varience feature) 추가하여 복잡한 배경에서도 물체 검출 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.439-442
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• 2007

강인한 얼굴 인식 시스템을 만들기 위해서는 안경의 제거가 중요한 요소이다. 이를 위해서는 뛰어난 성능의 안경 검출 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 안경의 유무 판단에 관한 새로운 방법을 제안한다. 영상은 조명 부분과 반사부분의 곱으로 이루어져 있다. 얼굴의 경우 안경 고유의 반사계수와 얼굴 고유의 반사계수가 다른 점에 착안하여 anisotropic smoothing 방법을 이용하여 입력 얼굴 영상에서의 반사 부분을 얻고, 이를 이용하여 안경의 반사 부분을 얼굴의 반사부분에서 검출한 뒤 이진화한다. 이후, 이진화 된 안경 픽셀 수를 이용하여 안경의 유무를 판단한다.

• Review of KIISC
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• v.16 no.3
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• pp.49-54
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• 2006

임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.9
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• pp.1172-1178
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• 2018

A system that control computer presentations by using the hand motion recognition and identification is proposed. The system recognizes and identifies various types of motion in hand motion, controlls the presentation without additional control devices. To recognize hand movements, it performs a face and hand region detection. Facial area is detected using Haar classifier and hand region is extracted according to skin color information on HSV color model. The face area is used to determine the beginning and end of hand gestures, the size and direction of motion. It recognizes various hand gestures and uses them to control computer presentations according to the hand motion identification rules that are proposed and set horizontal and vertical axes from the face area. It is confirmed that 97.2% recognition rate is obtained in about 1200 hand motion recognition experiments and the proposed algorithm is valid in presentation control.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1152-1157
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• 2021

This paper proposes a face recognition method for access control of apartment building. Different from most existing face recognition methods, the proposed one does not require any manual process for face enrollment. When a person is exiting through the main entrance door, his/her face data (i.e., face image and face feature) are automatically extracted from the captured video and registered in the database. When the person needs to enter the building again, the face data are extracted and the corresponding face feature is compared with the face features registered in the database. If a matching person exists, the entrance door opens and his/her access is allowed. The face data of the matching person are immediately deleted and the database has the latest face data of outgoing person. Thus, a higher recognition accuracy could be expected. To verify the feasibility of the proposed method, Python based face recognition has been implemented and the cloud service provided by a web portal.