• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.56-63
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• 2008

Image calibration at preprocessing step is very important for face recognition rate improvement, and background noise deletion affects accuracy of face recognition specially. In this paper, a method is proposed to remove background area utilizing elliptical model at preprocessing step for face recognition rate improvement. As human face has the shape of ellipse, a face contour can be easily detected by using the elliptical model in face images.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2008-2011
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• 2003

얼굴인식의 전처리 단계는 주위의 배경으로부터 얼굴 영상을 분리하여 분석해야 한다. 이러한 전처리 단계는 환경적 요인으로 인해 많은 어려움을 가지고 있다. 또한, 개인별 특징의 차이, 얼굴의 기울어짐과 회전각도 및 영상내의 얼굴 크기 등으로 인해 어려움이 존재한다. 원영상을 입력받아 피부색을 통해 얼굴영역을 검출해 내어 사람의 표정변화에 가장 강인한 코 부분을 추출하여 워터쉐이드 변환을 하여 각 개인마다 다르게 가지고 있는 코의 패턴의 데이터를 저장하여 얼굴 인식에 이용할 수 있는 인자 값으로 이용한다. 따라서, 본 논문에서는 얼굴인식의 특징값을 코의 패턴을 이용하여 인식함으로써 다른 논문에서 제시하고 있는 눈의 특징이나 얼굴 각의 특징의 단점을 극복하여 보다 정화한 얼굴 인식을 할 수 있는 전처리 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04b
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• pp.859-862
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.283-294
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• 2006

In this paper, we propose a real-time face detection/tracking methodology with Haar wavelets and skin color. The proposed method boosts face detection and face tracking performance by combining skin color and Haar wavelets in an efficient way. The proposed method resolves the problem such as rotation and occlusion due to the characteristic of the condensation algorithm based on sampling despite it uses same features in both detection and tracking. In particular, it can be applied to a variety of applications such as face recognition and facial expression recognition which need an exact position and size of face since it not only keeps track of the position of a face, but also covers the size variation. Our test results show that our method performs well even in a complex background, a scene with varying face orientation and so on.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.574-576
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• 2000

디지털 영상 처리에서 사람 얼굴 인식은 여러 응용 분야에 요구되어 활발한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴이 있는 칼라 영상에서 얼굴 영역을 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 기술한다. 영상에 있는 얼굴 및 복잡한 배경과 다른 구성 성분들을 분류시켜 표현할 수 있도록 하기 위해 다변수 히스토그램 기법을 이용하여 얼굴 후보 영역과 머리 후보영역을 추출하고, 머리와 얼굴 후보 영역들간의 상관관계를 고려하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 인터넷상에 있는 128개의 영상을 입력 데이터로 실험한 결과, 인식 시간이 빠르고 영상의 배경에도 강건한(robust) 효율적인 방법임을 알 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.1
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• pp.19-26
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• 2010

This paper proposes a classifier based on rectangular feature to detect face in real time. The goal is to realize a strong detection algorithm which satisfies both efficiency in calculation and detection performance. The proposed algorithm consists of the following three stages: Feature creation, classifier study and real time facial domain detection. Feature creation organizes a feature set with the proposed five rectangular features and calculates the feature values efficiently by using SAT (Summed-Area Tables). Classifier learning creates classifiers hierarchically by using the AdaBoost algorithm. In addition, it gets excellent detection performance by applying important face patterns repeatedly at the next level. Real time facial domain detection finds facial domains rapidly and efficiently through the classifier based on the rectangular feature that was created. Also, the recognition rate was improved by using the domain which detected a face domain as the input image and by using PCA and KNN algorithms and a Class to Class rather than the existing Point to Point technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.223-225
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• 2004

얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.6
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• pp.13-24
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• 2002

This paper presents an automatic approach to detect face and facial feature from face images based on the color information and deformable model. Skin color information has been widely used for face and facial feature diction since it is effective for object recognition and has less computational burden, In this paper, we propose how to compensates varying light condition and utilize the transformed YCbCr color model to detect candidates region of face and facial feature from color images, Moreover, the detected face facial feature areas are subsequently assigned to a initial condition of active contour model to extract optimal boundaries of face and facial feature by resolving initial boundary problem when the active contour is used, The experimental results show the efficiency of the proposed method, The face and facial feature information will be used for face recognition and facial feature descriptor.