• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.19-30
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• 2009

본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.88-100
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• 1999

얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.706-708
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• 2005

본 연구에서는 다단계 필터와 복합형 신경망을 사용하는 얼굴 검출 시스템에서 FMM 모델을 이용한 특징선정 기법을 소개한다. 색상, 모션 및 명암을 이용한 다단계 필터는 검출 대상 영역의 개수를 줄임으로써 시스템의 실시간 검출기능을 가능하게 한다. 신경망을 이용한 특징추출 단계에서는 대상영역의 기본 특징으로부터 일련의 특징지도를 생성하게 된다. 이 과정에서 패턴 분류 신경망의 입력으로 사용되는 특징집합이 지나치게 커짐으로써 신경망의 규모와 계산량이 방대해지는 단정을 갖는다. 이에 본 논문에서는 FMM 모델의 수정된 특성으로부터 특징과 각 클래스에 대한 상호 연관도 요소를 정의하고, 이로부터 특징의 상대적 중요도를 평가함으로써 성능의 저하 없이 최적의 특징집합을 선정하는 방법론을 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-12
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• 2009

올바른 피부색 검출은 사람의 얼굴 검출 및 동작 분석에서 매우 중요한 전처리과정에 속한다. 피부 검출은 일반적으로 화소의 칼라 공간을 Non-RGB로 변형하고, 피부색의 조명 요소를 제거한 다음 피부색 분포 모델에 의해 Skin과 Non-Skin으로 분류하는 3단계로 진행된다. 이는 피부색 검출이 칼라 공간, 조명 요소의 존재 여부, 피부 모델링 방법에 따라 수행 성능에 많은 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 조명 조건에 따라 피부색 모델의 범위에 차이가 있다는 사실에 기초하여 다양한 조명 조건과 복잡한 배경을 가진 영상에서 효과적으로 다인종의 피부색을 분류해내 기 위한 3차원 피부색 모델을 제시하고자 한다. 제안된 피부색 모델은 화소의 칼라 공간을 YCbCr공간으로 변형하고, 각 요소(Y, Cb, Cr) 값에 의한 3차원 피부색 모델을 형성한다. 다인종의 피부색을 함께 분할하기 위해 인종(백인, 흑인, 황인)별 피부색 모델을 먼저 생성한 후 각각의 모델에서 피부색 확률에 따라 결합한 다인종을 위한 통합 모델을 생성하였다. 또한 우리는 적은 양의 훈련 데이터로 피부색 영역을 올바르게 검출할 수 있도록 여러 단계의 피부색 영역을 설정하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3211-3218
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• 1997

기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해갈하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것 이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on－line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.67-74
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• 2006

기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해결하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.71-76
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• 2007

주어진 영상 내에서 의미 있는 객체의 존재여부를 판단하는 객체검출과정은 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 영상인식의 핵심요소 가운데 하나이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 점의 집합으로 표현된 두 객체 사이의 다른 정도를 정의함으로써 주어진 모델과 가장 차이가 적은 객체를 검출하도록 한다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 바와 같이 점의 집합이 영상의 에지를 검출하여 얻어진 경우, 에지가 가지고 있는 방향정보를 이용함으로써 검출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 사용되는 Euclidean 거리 대신에 방향을 가진 두 점을 일치시키는데 필요한 탄성에너지를 정의함으로써 검출의 정확성을 높이는 방법을 제시하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.580-581
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• 2020

얼굴을 이용한 신원인식 방법은 높은 사용 편의성과 보편성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 타인의 얼굴 사진이나 테블릿 PC 를 통한 얼굴 동영상 재생과 같은 손쉬운 방법을 통한 얼굴 스푸핑 공격 사례가 다수 보고되고 있다. 하지만 기존의 영상의 텍스처 특징을 활용한 방법은 영상의 초점 상태에 취약하고 기계학습에 사용된 데이터에 의존적이다. 따라서 보다 강력한 스푸핑 탐지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 각도와 거리 편차 요소를 포함하는 자체 구축 DB 와 DenseNet 을 활용한 딥러닝 기반의 위조 얼굴 검출 기술을 연구했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.373-376
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• 2007

사상의학을 통해 인간은 태양인, 소양인, 태음인, 소음인의 네 가지 체질로 구분할 수 있으며 각 체질에 따라 생리, 병리, 용모 등이 각각 다르다. 얼굴은 인체의 모든 정보를 보유하고 있는 곳으로 얼굴의 비율 및 형태에 따라 체질에 따른 건강 상태를 확인할 수 있는 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 사상체질 진단을 위해 얼굴 영상을 입력받아 동적 이진화를 통한 얼굴 영역을 검출하고 이를 통해 화소값의 누적분포 분석을 행하여 얼굴의 이목구비의 크기, 형태 및 비율을 추출하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.