• Title/Summary/Keyword: 얼굴검출 및 인식

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Face Detection & Identification System Using Haar-like feature/HMM (Haar-like feature/HMM 을 이용한 얼굴 검출 및 인증 시스템)

  • 민지홍;이원찬;홍기천
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.739-741
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    • 2004
  • 얼굴인식 기술 분야에 있어서 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 많은 관련 알고리즘 중에 매우 빠른 트레이닝 시간과 처리속도 향상의 장점을 가지고 있다 그러므로 특히 동영상에서의 얼굴 검출에서 유용하게 쓰일 수 있다. 이러한 방법으로 검출된 얼괄 데이터는 HMM(Hidden Markov Model)알고리즘을 이용하여 이미 트레이닝된 얼굴 데이터베이스와의 비교를 통해 얼굴인식에 있어서 가장 확률이 높은 사람을 본인의 얼굴로 인증하는 신원 확인 시스템을 구현할 수 있게 된다. 신원 확인 시스템에 있어서 얼굴 검출 율이나 신원 확인 성공률은 모두 학습 과정에 의해 결정되기 때문에 얼마나 많은 학습을 효율적으로 하느냐에 따라 성능이 좌우된다. 이러한 시스템은 카메라에 얼굴을 보여주는 것만으로 신원 확인이 가능하기 때문에 번거로운 신원 확인 과정을 거쳐야 하는 다른 시스템 구조에 비해 매우 편리한 기능을 제공할 수 있다.

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A Study on Improvement of Face Recognition Rate with Transformation of Various Facial Poses and Expressions (얼굴의 다양한 포즈 및 표정의 변환에 따른 얼굴 인식률 향상에 관한 연구)

  • Choi Jae-Young;Whangbo Taeg-Keun;Kim Nak-Bin
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.5 no.6
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    • pp.79-91
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    • 2004
  • Various facial pose detection and recognition has been a difficult problem. The problem is due to the fact that the distribution of various poses in a feature space is mere dispersed and more complicated than that of frontal faces, This thesis proposes a robust pose-expression-invariant face recognition method in order to overcome insufficiency of the existing face recognition system. First, we apply the TSL color model for detecting facial region and estimate the direction of face using facial features. The estimated pose vector is decomposed into X-V-Z axes, Second, the input face is mapped by deformable template using this vectors and 3D CANDIDE face model. Final. the mapped face is transformed to frontal face which appropriates for face recognition by the estimated pose vector. Through the experiments, we come to validate the application of face detection model and the method for estimating facial poses, Moreover, the tests show that recognition rate is greatly boosted through the normalization of the poses and expressions.

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Facial Region Detection by using Color Information and Shape-resolving Local Thresholding (컬러정보와 국부 최적 임계치 기법을 이용한 얼굴 영역 검출)

  • 박상근;박영태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.553-555
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    • 2003
  • 사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 다양한 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 사람의 피부색을 이용한 컬러정보(Color Information)와 국부 최적 임계치 기법을 사용하여 얼굴의 형상정보를 검출하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 사용한다. 컬러정보를 사용하여 얼굴의 후보영역을 선정한 후에 그 후보영역에서 얼굴의 특징인 눈, 눈썹, 입을 찾는 방법을 제안한다. 피부색은 일정한 분포를 가지고 있기 때문에 후보영역을 비교적 정확히 찾을 수 있으며, 국부 최적 임계치 기법은 효과적인 얼굴 특징 검출방법이다.

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Performance Improvement Method of Face Detection Using SVM (SVM을 이용한 얼굴 검출 성능 향상 방법)

  • Jee, Hyung-Keun;Lee, Kyung-Hee;Chung, Yong-Wha
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.1
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    • pp.13-20
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    • 2004
  • In the real-time automatic face recognition technique, accurate face detection is essential and very important part because it has the effect to face recognition performance. In this paper, we use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from Input image, and then detect face candidate region using the center point of the detected eyes. We verify both eye candidate region and face candidate region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification process. From the experimental results, we confirmed the Proposed algorithm in this paper shows excellent face detection rate over 99%.

A Facial Feature Detection using Light Compensation and Appearance-based Features (빛 보상과 외형 기반의 특징을 이용한 얼굴 특징 검출)

  • Kim Jin-Ok
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.7 no.3
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    • pp.143-153
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    • 2006
  • Facial feature detection is a basic technology in applications such as human computer interface, face recognition, face tracking and image database management. The speed of feature detection algorithm is one of the main issues for facial feature detection in real-time environment. Primary factors like a variation by lighting effect, location, rotation and complex background give an effect to decrease a detection ratio. A facial feature detection algorithm is proposed to improve the detection ratio and the detection speed. The proposed algorithm detects skin regions over the entire image improved by CLAHE, an algorithm for light compensation against varying lighting conditions. To extract facial feature points on detected skin regions, it uses appearance-based geometrical characteristics of a face. Since the method shows fast detection speed as well as efficient face-detection ratio, it can be applied in real-time application to face tracking and face recognition.

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Facial-feature Detection using Chrominance Components and Top-hat Operation (색도 정보와 Top-hat 연산을 이용한 얼굴 특징점 검출)

  • Boo Hee-Hyung;Lee Wu-Ju;Lim Ok-Hyun;Lee Bae-Ho
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2004.11a
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    • pp.887-890
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    • 2004
  • 임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.

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The Development of Face Detection Algorithm using the Circular Projection (원형 투영을 이용한 얼굴 검출 알고리즘의 개발)

  • Jeong, Seok-Hoon;Joung, Lyang-Jae;Kim, Jang-Hui;Kang, Dae-Seong
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2005.11a
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    • pp.229-232
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    • 2005
  • 컴퓨터 비전을 기반으로 하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(Human computer Interaction, HCI)에 대한 연구는 영상처리 분야에서 큰 축을 담당하고 있으며, 특히 얼굴인식 연구는 HCI 분야에서 가장 중요한 영역들 중의 분야이다. 이러한 얼굴인식 기반의 HCI 시스템을 구현하기 위해서는 영상 내에 존재하는 얼굴을 정확히 검증하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 피부색상과 원형 투영 과정에 의한 특징 추출을 이용한 특징점 기반의 얼굴 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴검출 기법은 얼굴의 크기 및 평면적 회전(rotation)에 대하여 강인한 얼굴검출 성능을 보여준다.

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Improving the Processing Speed and Robustness of Face Detection for a Psychological Robot Application (심리로봇적용을 위한 얼굴 영역 처리 속도 향상 및 강인한 얼굴 검출 방법)

  • Ryu, Jeong Tak;Yang, Jeen Mo;Choi, Young Sook;Park, Se Hyun
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.20 no.2
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    • pp.57-63
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    • 2015
  • Compared to other emotion recognition technology, facial expression recognition technology has the merit of non-contact, non-enforceable and convenience. In order to apply to a psychological robot, vision technology must be able to quickly and accurately extract the face region in the previous step of facial expression recognition. In this paper, we remove the background from any image using the YCbCr skin color technology, and use Haar-like Feature technology for robust face detection. We got the result of improved processing speed and robust face detection by removing the background from the input image.

Face Detection-based Hand Gesture Recognition in Color and Depth Images (색상 및 거리 영상에서의 얼굴검출 기반 손 제스처 인식)

  • Jeon, Hun-Ki;Ko, Jaepil
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.11a
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    • pp.580-582
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    • 2012
  • 본 논문에서는 얼굴검출을 통한 실시간 피부색 모델링과 거리정보를 결합하여 손 영역을 검출하고 손 움직임에 따른 방향 및 원 제스처 인식을 위한 규칙 기반 인식방법을 제안한다. 기존과는 달리 손좌표를 사용하는 대신 기존 프레임과 현재 프레임에서의 손 좌표 차이를 이용하여 제스처 구간을 설정하고 자연스러운 제스처 동작에서의 속도변화를 고려할 수 있도록 한다. 실험 데이터는 5명을 대상으로 4방향과 원을 포함하여 총 5가지 제스처를 10회씩 실행하여 획득하였다. 이들 데이터에 대한 인식 실험에서 97%의 인식률을 보였다.

Face Recognition Method Based on Local Binary Pattern using Depth Images (깊이 영상을 이용한 지역 이진 패턴 기반의 얼굴인식 방법)

  • Kwon, Soon Kak;Kim, Heung Jun;Lee, Dong Seok
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.22 no.6
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    • pp.39-45
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    • 2017
  • Conventional Color-Based Face Recognition Methods are Sensitive to Illumination Changes, and there are the Possibilities of Forgery and Falsification so that it is Difficult to Apply to Various Industrial Fields. In This Paper, we propose a Face Recognition Method Based on LBP(Local Binary Pattern) using the Depth Images to Solve This Problem. Face Detection Method Using Depth Information and Feature Extraction and Matching Methods for Face Recognition are implemented, the Simulation Results show the Recognition Performance of the Proposed Method.