• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.669-672
• /
• 2002

최근 멀티미디어 기술의 급속한 발달로 인해 개인의 신원 확인, 보안 시스템 등의 영역에서 얼굴과 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있다. 기존의 연구에서는 원거리 추적이 어려우며, 연산시간, 잡음(noise), 배경과 조명등에 따라 추적 효율이 낮은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 얼굴 추적을 위한 차 영상 기법(differential image method)을 이용한 분할영역(segmentation region)에서 움직임(motion)과 피부색(skin color) 특성 기반의 객체분할추적(Tracking Of Object segmentation) 방법을 이용하였다. 객체분할추적은 얼굴을 하나의 객체(object)로 인식하고 제안한 방법으로 얼굴 부분만 분할하는 단계와 얼굴특징추출 단계를 적용하여 피부색 기반의 연구에서 나타난 입력영상(Current Frame)에서의 유동적인 피부색의 노출 대한 얼굴 추적 연구의 문제점을 해결했다. 시스템은 현재 컴퓨터에 일반적으로 사용되는 카메라를 이용하여 구현 하였고, 실시간(real-time) 영상에서 비교적 성공적인 얼굴 추적을 하였다[4].

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1408-1411
• /
• 2013

객체의 인식과 추적은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴을 인식하고 추적하는 기술은 많은 분야에서 응용될 수 있다. 기존에 연구되어 온 기준 프레임과 관찰 프레임 사이의 차를 이용하여 객체를 인식하고 추적하는 방식은 관찰 대상이 다수인 경우 동일성을 확보하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 각각의 프레임에서 빠르게 얼굴 영역을 인식하고, 독립적으로 인지된 얼굴들의 동일성을 연결하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유용성은 실험으로 검증하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10c
• /
• pp.415-418
• /
• 2007

본 논문은 머리카락을 포함한 얼굴 영역 추출에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 조명변화에도 강인 한 얼굴영역 추출방법과 다양한 머리카락의 모양과 색의 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출 방법에 관한 것이다. 일반적으로 얼굴영상은 개인의 특징을 잘 표현할 수 있는 정보로써, 영상에서 얼굴 영역을 추출하여 이를 실제 얼굴영상정보를 이용한 얼굴인식, 관상정보 서비스를 위한 전처리, 기반기술을 제공하고, 실사 캐릭터 제작에도 바로 적용될 수 있다. 기존의 템플리트 매칭, 곡선추적 알고리즘 등과의 같은 추출방법에서는 얼굴크기 변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에 따라 얼굴영역 추출하는 처리속도가 많이 걸리고, 성능이 크게 저하되는 문제점이 있다. 상기한 바와 같이 종래의 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 얼굴의 크기변화, 안경 및 장신구의 착용 여부 그리고 조명의 변화에서도 얼굴 영역을 잘 추출 할 있는 방법과 다양한 머리카락의 색, 형태 변화에도 신뢰성 있는 머리카락 추출방법을 제안하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.4 no.6
• /
• pp.57-67
• /
• 2003

The recent rapid development of multimedia and optical technologies brings great attention to application systems to process facial Image features. The previous research efforts in facial image processing have been mainly focused on the recognition of human face and facial expression analysis, using front face images. Not much research has been carried out Into image-based detection of face direction. Moreover, the existing approaches to detect face direction, which normally use the sequential Images captured by a single camera, have limitations that the frontal image must be given first before any other images. In this paper, we propose a method to detect face direction by using facial features such as facial trapezoid which is defined by two eyes and the lower lip. Specifically, the proposed method forms a facial direction formula, which is defined with statistical data about the ratio of the right and left area in the facial trapezoid, to identify whether the face is directed toward the right or the left. The proposed method can be effectively used for automatic photo arrangement systems that will often need to set the different left or right margin of a photo according to the face direction of a person in the photo.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.10
• /
• pp.53-62
• /
• 2011

In this paper, high-tech IT Convergence, to the development of complex technology, special technology, video object recognition technology was considered only as a smart - phone technology with the development of personal portable terminal has been developed crossroads. Technology-based detection of 3D face recognition technology that recognizes objects detected through the intelligent video recognition technology has been evolving technologies based on image recognition, face detection technology with through the development speed is booming. In this paper, based on human face recognition technology to detect the object recognition image processing technology is applied through the face recognition technology applied to the IP camera is the party of the mouth, and allowed the ability to identify and apply the human face recognition, measurement techniques applied research is suggested. Study plan: 1) face model based face tracking technology was developed and applied 2) algorithm developed by PC-based measurement of human perception through the CPU load in the face value of their basic parameters can be tracked, and 3) bilateral distance and the angle of gaze can be tracked in real time, proved effective.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.366-367
• /
• 2017

생체인식 기술의 발달에 의해 생체 인증 수단 또한 늘어남에 따라 사용자의 얼굴을 이용한 인증방법이 점차 실용화 되어가고 있다. 그러나 주변 환경에 제약받을 경우 완벽한 인식률을 보여주지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 얼굴인식 방법의 오탐지 부분에 대한 개선방법을 제안 하고자 하였다. 디지털 영사식 방법을 통한 무아레 현상을 얼굴인증에 접목시켜 보다 정확한 얼굴 인증을 진행할 수 있도록 개선된 인증 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.293-296
• /
• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1401-1403
• /
• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.737-739
• /
• 2015

최근 생체인식 기술을 응용하여 적용되는 분야들이 다양하게 증가함에 따라 생체인식에 대한 적용도 모바일 결제 시스템, 지능형 CCTV, 출입국심사, 출입통제 등 다양하게 시도되고 있다. 생체인식에는 지문인식에 이어 얼굴인식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 얼굴인식 기술에 설명과 동향 및 시장동향과 국내외 표준화 현황에 대해 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.739-741
• /
• 2004

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 많은 관련 알고리즘 중에 매우 빠른 트레이닝 시간과 처리속도 향상의 장점을 가지고 있다 그러므로 특히 동영상에서의 얼굴 검출에서 유용하게 쓰일 수 있다. 이러한 방법으로 검출된 얼괄 데이터는 HMM(Hidden Markov Model)알고리즘을 이용하여 이미 트레이닝된 얼굴 데이터베이스와의 비교를 통해 얼굴인식에 있어서 가장 확률이 높은 사람을 본인의 얼굴로 인증하는 신원 확인 시스템을 구현할 수 있게 된다. 신원 확인 시스템에 있어서 얼굴 검출 율이나 신원 확인 성공률은 모두 학습 과정에 의해 결정되기 때문에 얼마나 많은 학습을 효율적으로 하느냐에 따라 성능이 좌우된다. 이러한 시스템은 카메라에 얼굴을 보여주는 것만으로 신원 확인이 가능하기 때문에 번거로운 신원 확인 과정을 거쳐야 하는 다른 시스템 구조에 비해 매우 편리한 기능을 제공할 수 있다.