• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.179-182
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• 2003

기존의 단일영상을 통한 얼굴인식기술이 갖는 단점을 극복하고자 본 논문에서는 스테레오 영상을 사용하여 단일영상의 제약조건 약화와 스테레오 영상의 깊이 정보를 이용한 보다 강건한 얼굴정보의 추출을 통한 다양한 특징 정보를 이용함으로써 얼굴인식의 인식률을 향상 시키고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.121-124
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• 2007

본 논문에서는 적응분할에 바탕을 둔 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 적응분할의 상호정보 수출은 영상신호의 확률밀도를 보다 간단하게 계산할 수 있도록 함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 상호정보는 학습 얼굴영상과 인식을 위해 입력되는 시험 얼굴영상 상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 유사성을 나타내는 군집화 척도이다. 제안된 방법을 256*192 픽셀의 5개 얼굴들을 대상으로 실험한 결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.12
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• pp.1669-1678
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• 2002

Symmetry region searching can extract face region without a prior information in an image by using symmetric. However, this method requires a plenty of the computation time because the mask size to process symmetry region searching must be larger than the size of object such as eye, nose and mouth in face. In this paper, we proposed symmetric by using symmetry region searching in the reduced image to reduce computation time of symmetry region searching. It was applied to this method in an original image. To extract exact face region, we also experimented face region searching by using domain division in extraction legion.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.838-840
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• 2005

얼굴인식 기술은 타 생체 인식 기술에 비해 경제성과 사용자 편리성이 높은 이유로 최근 몇 년간 영상 이해 분야의 가장 성공적인 응용의 하나로 주목받고 있다. 그러나 얼굴인식은 타 생체인식에 비해 정확도가 떨어지는 문제가 있으며 이것은 배경, 조명 또는 포즈등과 같은 요인으로 인해 얼굴인식을 위한 전처리 작업인 얼굴영역 검출이 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 얼굴영역 검출을 하기 위해서 나타나는 문제점들인 배경, 조명등의 환경적인 요인을 8x8 블록영상과 블록들의 연결성을 이용하여 제거한 후 얼굴만을 검출한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경 및 원거리에서 촬영된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.228-230
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• 2008

본 논문은 영상 내의 얼굴에 존재하는 기하학적 정보에 기반한 얼굴 검출을 제안한다. 영상안에 존재하는 피부색 영역과 헤어색 영역을 이용하여 얼굴과 헤어의 후보영역을 생성한다. 그 후 이러한 영역들의 기하학적인 정보를 이용하여 여러 얼굴 후보영역들 중 실제 얼굴 영역을 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 성능을 평가하였으며 실험결과 대부분의 영상에서 높은 검출률을 보였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.189-192
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• 2007

본 논문에서는 대부분의 공동 영역에서 사용하는 상부에 설치된 감시카메라에서 사람의 얼굴 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 입력 영상에 대한 원근 변환을 통하여 영상 보정을 처리하고 보정된 영상에서 얼굴 감지 알고리즘을 적용함으로써 기존의 방법에서 검출할 수 없는 고개를 숙인 얼굴에서도 얼굴을 검출할 수 있도록 하였다. 실험결과 고개를 숙인 얼굴이나 상부의 카메라에 의해 촬영된 영상에서 기존의 방법에 비해 보다 안정적으로 얼굴 영역을 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.453-456
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• 2000

본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴 영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴검출 방법에 비해 얼굴 개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.1
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• pp.25-31
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• 1998

컴퓨터 하드웨어 기술과 멀티미디어 기술의 발달로 멀티미디어 입출력 장치를 이용한 고급 인터메이스의 필요성이 대두되었다. 친근감 있는 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 실감 있는 얼굴 애니메이션에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 사람의 내적 상태를 잘 표현하는 얼굴의 표정을 3차원 모델을 이용하여 애니메이션을 수행한다. 애니메이션에 실재감을 더하기 위해 실제 얼굴 영상을 사용하여 3차원의 얼굴 모델을 변형하고, 여러 방향에서 얻은 얼굴 영상을 이용하여 텍스터 매핑을 한다. 변형된 3차원 모델을 이용하여 얼굴 표정을 애니메이션 하기 위해서 해부학에 기반한 Waters의 근육 모델을 수정하여 사용한다. 그리고, Ekman이 제안한 대표적인 6가지 표정들을 합성한다.