• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1839-1842
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• 2003

본 논문에서는 동영상 내 얼굴요약을 통하여 동영상의 접근성을 향상시키고자 하는 방법을 제안한다. 얼굴요약이란 동영상에 등장한 각 사람들을 한 장씩의 얼굴영상으로 요약하는 것을 말한다. 제안하는 얼굴요약 방법은 크게 얼굴그룹생성과 대표얼굴선정의 두 과정으로 이루어진다. 동영상에서의 얼굴그룹이란 한 사람의 얼굴영상들의 집합을 의미한다. 본 논문에서는 살색화소의 시공간에서의 연속성(spatio-temporal connectivity)및 얼굴검출기법을 이용하여 얼굴영상들을 사람에 따라 그룹화 한다. 대표얼굴이란 얼굴그룹에서 그 사람을 알아보는데 가장 적당한 얼굴영상이다. 본 논문에서는 크고 정면인 얼굴을 대표얼굴로 선정하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 제안한 기법을 이용하여 등장인물의 등퇴장이 빈번하게 발생할 경우에도 동영상을 얼굴 영상들로 요약할 수 있음을 보인다

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.301-304
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• 2000

본 논문에서는 디지털 영상에서 얼굴 영상 검출을 위해 픽셀의 퍼지 소속도를 이용하여 신경망으로 학습하는 퍼지 신경망을 이용한 얼굴영상 검출을 제안한다. 입력 영상의 피라미드 영상에서 추출된 20$\times$20 윈도우 템플릿 영상안의 각 픽셀의 소속도로 얼굴 영상 패턴을 학습하여 얼굴 영상을 검출하는 방법은 단순히 영상의 픽셀 값 하나씩만을 고려해서 각 픽셀의 소속도를 고려하여 수행하는 얼굴 영상 분할보다 얼굴 영상을 훨씬 더 정확하고 인식률이 높게 검출해 낼 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.39-44
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• 2001

본 논문에서는 디지털 영상에서 얼굴 영상 검출을 위해 픽셀의 퍼지 소속도를 이용하여 신경망으로 학습하는 퍼지 신경망을 이용한 얼굴영상 검출을 제안한다. 입력 영상의 피라미드 영상에서 추출된 20$\times$20 윈도우 영상 안의 각 픽셀의 소속도로 얼굴 영상 패턴을 학습하여 얼굴 영상을 검출하는 방법은 단순히 영상의 픽셀 값 하나씩만을 고려해서 각 픽셀의 소속도를 고려하여 수행하는 얼굴 영상 분할보다 얼굴 영상을 더 정확하고 인식률이 높게 검출해 낼 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.447-448
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• 2007

얼굴인식은 카메라로부터 영상을 취득하여, 이미 등록되어 있는 영상 중에 가장 높은 유사성을 보이는 영상을 취득 영상의 대상자로 판단하는 것이다. 정확한 판단을 위해서 일반적으로 얼굴인식에 사용되는 영상은 취득 당시 영상의 정보를 모두 가지고 있는 영상, 즉 압축되지 않은 영상을 사용한다. 하지만 대용량 데이터 얼굴인식 시스템에서는 저장 공간의 이유로 영상에 압축을 해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상압축이 얼굴인식에 미치는 영향에 대해서 고찰한다. 영상압축을 위해 사용되는 압축 형식은 JPEG, JPEG2K, SPIHT 이다. 동일은 형식의 얼굴인식의 알고리즘이라도 취득된 얼굴영상의 형식에 따라 인식률에 차이가 발생한다. 얼굴의 조명(illumination), 표정(expression), 자세(pose)는 인식률에 영향을 미치는 대표적인 요인이다. 따라서 얼굴인식이 압축에 미치는 영향을 설명하기 위해 영상별로 조명조건이 차이가 나는 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.208-211
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• 2003

이 논문은 Matched Filter 기술을 사용해 다양한 영상 중 얼굴 영상을 분류하는 연구에 대해서 기술한다. 기본 목표는 얼굴 영상과 그 외의 영상을 분류할 수 있는 효과적인 필터를 개발하는 것이다. 이런 Matched Filter는 Fourier 역변환을 사용해 훈련영상(Training Image)으로부터 얻을 수 있다. 실험평가는 Yale대학의 얼굴 데이터베이스의 얼굴영상과 다양한 형태를 보이는 임의의 영상으로 평가한다. 우리는 여기서 얼굴 영상을 분류하기 위한 방법 중 한가지로서 Matched Filter를 이용할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.476-486
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• 2007

본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.165-168
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• 1998

얼굴을 인식하는 연구 분야는 얼굴 영상을 분석하는 과정을 거친다. 또한, 얼굴 영상 분석은 얼굴 영상을 이용하는 모든 분야의 연구에 필요한 전처리 과정이라고 할 수 있다. 그러나 얼굴 영상을 분석하는 일은 많은 비용이 든다. 본 연구에서는 이러한 분석과정을 거치지 않고 얼굴 영상을 변형한다. 입력되어지는 얼굴 영상에 나타나는 얼굴 표정을 파악하기 위하여 입력되는 데이터의 변화를 가장 잘 표현해 주는 것으로 널리 알려져 있는 고유 벡터를 이용하며, 기존의 영상을 변형한새로운 영상을 생성하기 위해서 가장 직관적으로 사용할 수 있지만, 광류 영상을 구하는 과정이 시간적으로 많은 비용을 요구하기 때문에, 본 연구에서는 일반 영상에 대한 고유 벡터와 광류 영상에 대한 교유 벡터를 이용하여 고유 벡터 공간 상의 가중치 벡터를 전달하는 방법으로 영상을 처리할 때마다 수행하여야 하는 광류 계산과정을 제거하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.295-302
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• 2018

얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.