• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.243-246
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• 2001

턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.214-217
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• 2000

본 논문은 CCD카메라 얼굴 영상에서 얼굴의 특징을 추출하여 사이버 캐럭터 그래픽에 적용시키는 것을 목적으로 하고 있다. CCD카메라로는 촬영된 얼굴 영상에 기초적 영상 전처리를 실시한 후 불변모멘트의 일종인 센트럴모멘트를 사용하여 눈, 코, 입을 추출하였다. 제안된 방법으로 20명의 얼굴 사진을 대상으로 하여 추출 실험을 한 결과, 일반적인 실내 사무실 조명환경 하에서는 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.337-339
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• 2003

얼굴인식은 얼굴 요소간의 지형적 특징보다 얼굴 영역 영상을 그대로 사용하여 인식하는 외관기반(appearance-based) 방법이 선호된다. 이때, 배경의 영향을 배제하기 위해 얼굴요소정보를 포함하는 최소 사각 영역을 사용하거나, 타원 마스크를 적용한다. 그러나, 이러한 전처리 방법은 개인별 외관특징으로써의 얼굴 윤곽 정보를 활용하지 못하게 한다. 본 논문에는 얼굴의 윤곽정보를 추출하기 위한 전처리 절차를 제안하고, ORL 얼굴 데이터에 대한 인식률 실험을 통해 제안하는 방법이 얼굴인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.5
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• pp.385-394
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• 2009

Face tracking and recognition are difficult problems because the face is a non-rigid object. The main reasons for the failure to track and recognize the faces are the changes of a face pose and environmental illumination. To solve these problems, we propose a nonlinear manifold framework for the face pose and the face illumination normalization processing. Specifically, to track and recognize a face on the video that has various pose variations, we approximate a face pose density to single Gaussian density by PCA(Principle Component Analysis) using images sampled from training video sequences and then construct the GMM(Gaussian Mixture Model) for each person. To solve the illumination problem for the face tracking and recognition, we decompose the face images into the reflectance and the illuminance using the SSR(Single Scale Retinex) model. To obtain the normalized reflectance, the reflectance is rescaled by histogram equalization on the defined range. We newly approximate the illuminance by the trained manifold since the illuminance has almost variations by illumination. By combining these two features into our manifold framework, we derived the efficient face tracking and recognition results on indoor and outdoor video. To improve the video based tracking results, we update the weights of each face pose density at each frame by the tracking result at the previous frame using EM algorithm. Our experimental results show that our method is more efficient than other methods.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.1
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• pp.49-55
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• 2008

The face extraction is very important to provide the images of the roads and road sides without the problem of privacy. For face extraction form roadside images, we detected the skin color area by using HSI and YCrCb color models. Efficient skin color detection was achieved by using these two models. We used a connectivity and intensity difference for grouping, skin color regions further we applied shape conditions (rate, area, number and oval condition) and determined face candidate regions. We applied thresholds to region, and determined the region as the face if black part was over 5% of the whole regions. As the result of the experiment 28 faces has been extracted among 38 faces had problem of privacy. The reasons which the face was not extracted were the effect of shadow of the face, and the background objects. Also objects with the color similar to the face were falsely extracted. For improvement, we need to adjust the threshold.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.24 no.6
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• pp.1139-1145
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• 2014

User recognition technology, which identifies or verifies a certain individual is absolutely essential under robotic environments for intelligent services. The conventional face recognition algorithm using single distance face image as training images has a problem that face recognition rate decreases as distance increases. The face recognition algorithm using face images by actual distance as training images shows good performance but this has a problem that it requires user cooperation. This paper proposes the LDA-based long distance face recognition method which uses multiple distance face images from a zoom camera for training face images. The proposed face recognition technique generated better performance by average 7.8% than the technique using the existing single distance face image as training. Compared with the technique that used face images by distance as training, the performance fell average 8.0%. However, the proposed method has a strength that it spends less time and requires less cooperation to users when taking face images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.555-558
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• 2003

본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.705-709
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• 2009

In this paper, we propose 3d face modeling using two orthogonal views of 2D face images and automatically facial feature extraction. Th proposed technique consists of 2 parts, personalization of 3d face model and texture mapping.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.261-264
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• 2003

얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.323-325
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• 2007

본 논문에서는 저화질 영상에서의 실시간 얼굴 검출 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력 영상에 대하여 서로 다른 해상도의 영상을 구성하여 에지 정보를 이용하여 후보 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 후보 영역들과 평균 얼굴을 이용한 템플릿과의 유사도를 측정하여 얼굴 영역의 위치를 결정한다. 검출된 얼굴 영역을 이용하여 얼굴의 피부 색상을 검출하며 이를 이용하여 초기 얼굴 윤곽을 결정한다. 초기 얼굴 윤곽으로부터 윤곽선의 반지름 분포와 얼굴 모델의 윤곽선 분포를 통해 최종얼굴 영역을 검출한다.