• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.692-702
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• 2017

LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.532-534
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• 2001

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.191-197
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• 2015

본 논문에서는 스마트 폰 기반 차량 환경에서의 랜덤 포레스트를 이용한 시선 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출, 히스토그램 정보를 이용한 얼굴 구성 요소 추출, 그리고 랜덤 포레스트 알고리즘 기반의 시선 인식으로 구성되어 있다. 카메라로부터 획득한 영상정보를 바탕으로 운전자의 얼굴을 검출하고, 이를 기반으로 운전자의 얼굴 구성 요소를 추정한다. 그리고 추정된 구성 요소로부터 시선 인식에 필요한 특징 벡터를 추출하고, 랜덤 포레스트 인식 알고리즘을 이용하여 9개 방향에 대한 시선을 인식한다. 실험을 위해 실제 환경에서 다양한 시선 방향을 포함하여 DB를 수집하였으며, 실험 결과 얼굴 검출률은 약 82.02%, 시선 인식률은 약 84.77% 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.537-540
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• 2005

본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.331-338
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• 2016

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.79-91
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• 2004

다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.286-288
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• 2001

최근 네트워크의 발전과 인터넷을 통한 가상대학의 급속한 활성화는 상대방을 확인 및 검증할 수 있는 다양한 인식기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 방안으로 얼굴인식 기술에 기반한 가상대학 수강자 인식시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템에서는 얼굴영역 검출을 위하여 얼굴 구성의 사전지식을 이용한 평균 일괄컬러 분포도 구성에 의한 검출방법과 고유특징을 추출하기 위하여 얼굴 구성요소의 평균 히스토그램 분포도 구성에 의한 추출 방법을 제시한다. 그리고 실험에 의하여 제안된 시스템이 실시간 계산을 요구하는 시스템에 적절하며 가상대학 적용에 효율적임을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.923-932
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• 2017

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.813-816
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• 2005

귀 영역 검출은 무구속 귀 인식 시스템에서 중요한 요소 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴 측면 영상에서의 귀 영역 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모양정보와 색상정보를 활용하는 인간의 인식과정을 모방하여 만들었다. 먼저 획득된 영상에서 피부색을 이용하여 얼굴영역을 검출하고, 검출된 얼굴영역에서 에지정보를 이용하여 귀후보 영역을 검출한다. 그리고 실제 귀영역인지를 검증하기 위해서는 통계적 학습 이론에 근거한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다 제안된 방법은 조명이 안정적인 실내 환경에서 높은 검출율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.998-1001
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• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.