• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.454-455
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• 2012

깊이 카메라에서 입력 받은 사용자의 얼굴 데이터에 morphable 모델을 fitting하여 실제 얼굴과 가까운 3D 얼굴 모델을 생성하기 위해서는 먼저 깊이 영상으로부터의 정확한 얼굴 영역 추출이 필요하다. 이를 위해 얼굴의 특징점을 기반으로 얼굴 영역 추출을 시도한다. 먼저 원본 깊이 영상을 보정하고, 컬러 영상으로부터 얼굴과 눈, 코의 영역을 탐색한 후 이를 깊이 영상에 대응시켜 눈, 코, 턱의 3차원 위치를 계산한다. 이렇게 결정된 얼굴의 주요 특징점들을 시작으로 영역을 확장함으로써 영상의 배경으로부터 얼굴 영역을 분리한다.

• 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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.6
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• pp.953-961
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• 2003

This paper suggests an efficient method to extract face regions from the com]]lex background. Input image is transformed to color space, where the data is independent of the brightness and several regions are extracted by skin color information. Each extracted region is processed as an object. Noise and overlapped objects ate removed. The candidate objects, faces are likely to be included in, are selected by checking the sizes of extracted objects, the XY ratio, and the distribution ratio of skin colors. In this processing, the objects without face are excluded out of candidate regions. The proposed method can be applied for successful extraction of face regions under various conditions such as face extraction with complex background, slanted faces, and face with accessories, etc.

• 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.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.197-202
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• 1995

본 논문에서는 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한 받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫번째 단계는 입력 영상의 평균 그레이값을 계산하고 그 값이 임계치보다 작다면 히스토그램 균일화 작업을 수행한다. 두번째 단계에서는 입력 영상의 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 확장된 quartet을 만들고 실험을 통해 얻어진 규칙을 적용하여 대략적으로 얼굴의 후보 영역들을 추출한다. 이 작업은 모자이크 이미지를 구성하는 셀의 크기를 변화시킬 때마다 적용한다. 세번째 단계에서는 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 Octet을 만들고 이 octet에 규칙을 적용하여 후보 영역에 대한 검증 작업을 수행한다. 세번째 과정에서 만들어진 모자이크 이미지는 두 번째 과정에서 얻어진 이미지보다 더 세밀하게 얼굴의 특징들을 표현하고 검증한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.2
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• pp.77-82
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• 2012

This paper presents a hardware-implemented face regions stabilization algorithm that stabilizes facial regions using the locations and sizes of human faces found by a face detection system. Face detection algorithms extract facial features or patterns determining the presence of a face from a video source and detect faces via a classifier trained on example faces. But face detection results has big variations in the detected locations and sizes of faces by slight shaking. To address this problem, the high frequency reduce filter that reduces variations in the detected face regions by taking into account the face range information between the current and previous video frames are implemented in addition to center distance comparison and zooming operations.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 사람의 피부색 정보와 얼굴의 형태학적 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 알고리즘을 제한한다. 피부색은 YCbCr 칼라 공간에서 특정한 영역에 정의 되고 이것을 이용하여 피부색 영역을 검출할 수 있다. 이 피부색 영역은 간단한 영상처리와 사전지식을 적용하여 얼굴후보영역으로 사용된다. 검출된 얼굴 후보 영역은 연속적인 임계값을 이용한 눈 검출을 통해 얼굴 검출을 수행하고, 마지막으로 눈 영역과 아닌 영역으로 훈련된 신경망을 이용하여 얼굴 검증을 하게 된다. 이때 얼굴 검출에 실패할 경우 임계값을 순차적으로 증가시키면서 재검출하는 피드백 시스템이 적용된다. 실험 결과는 실시간으로 연속영상에서 얼굴을 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.242-246
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• 2000

본 논문은 얼굴을 이용한 인증 단계의 전처리 단계로 복잡한 배경에서 효율적인 얼굴 추출 방법을 제안한다. 먼저 색상정보를 이용하여 얼굴로 추정되는 1차 영역을 찾고 2차로 색상정보와 자기정보를 이용하여 에지 정보를 추출하여 추정된 영역을 분리한다. 3차로 각 분리된 후보 영역에 얼굴 파라미터를 이용하여 후보영역을 합치면서 얼굴 영역을 추출한다. 온라인 인증을 위한 얼굴 영역 추출이기 때문에 인증 받고자 하는 사람의 얼굴은 전체 영역에서 가운데로 치우칠 것이라는 예상과 인증을 하기 위해서는 일정 크기를 가져야 한다는 가정 하에서 얼굴을 추출하였다. 실제 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험한 결과 유용성을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.5
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• pp.396-405
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• 2001

Usually it is difficult to extract facial regions in a complex image by using only a predetermined skin color. Expecially, it is more difficult to separate them from background regions that contains the skin color. This paper proposes a face detection method by using gradual range expansion of an initial skin color. By analyzing the skin color distribution several images that are collected in the Web, the range of dense distribution is selected as the range of the initial skin color. In each expanding step, expanded regions in the image are tested whether they can be actual facial regions by using the information of the shape of general face and the location of face organs. The shape of general face is modeled as an ellipse and the aspect ratio of its bounding box is used to define the shape constraint for faces. Only the eyes and lips are used as the face organs, which can be easily detected by extracting horizontal edges in the expanded regions. through several experiments, it is confirmed that the proposed method can detect exactly not only faces having partly distorted regions by highlight but also faces neighboring similar color regions.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.338-346
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• 2001

이 논문에서는 잡음에 대해 유연성이 있는 신경망과 차영상법-DCT를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 동일환경(조도의 세기, 얼굴에서 카메라까지의 거리)에서 연속적으로 두 개의 영상을 캡쳐했다. 이 때 한 영상은 얼굴을 포함하지 않고 다른 영상은 얼굴을 포함하게 된다. 차영상 방법을 이용하여 두 개의 이미지로부터 얼굴영상과 배경영상을 분리하고 그 다움에 분리된 얼굴영역에서 사각영역을 추출하여 이 영역을 얼굴의 특징영역으로 이용하였다. 이 사각 영역은 눈, 코, 입, 눈썹 등이 포함된다. 다음으로 이 영역에 대해 DWT 연산을 수행한후 특징 백터를 추출하였고, 추출된 특징벡터는 정규화 되어 신경망의 입력벡터로 사용되었다. 시뮬레이션 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100% 인식률을 보였고 학습되지 않는 얼굴 영상에 대해서는 92.25%의 인식률을 보였다.