본 연구에서는 얼굴형 기준 모델 데이터를 기반으로 사용자의 얼굴형을 분석하고 얼굴 형 메이크업을 제공하여 가상 메이크업을 제공하기 위해 증강 현실 기반 메이크업 도구를 구축하였다. 얼굴형을 분석하려면 먼저 카메라로 촬영 한 이미지에서 얼굴을 인식 한 다음 얼굴 윤곽 영역의 특징을 추출하여 분석 속성으로 사용한다. 다음으로 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 윤곽 영역 특징과 비교하기 위해 추출된 얼굴 윤곽 영역의 특징점을 정규화한다. 얼굴 모양은 정규화된 윤곽 영역의 특징점과 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 특징점 사이의 거리 차이를 이용하여 예측 분석한다. 증강형실기반 가상메이크업에서는 카메라로부터 영상 입력에서는 영상에서 얼굴을 실시간으로 인식하여 얼굴 부위별 영역의 특징점을 추출하고, 얼굴형 분석처리과정을 통해 분석된 얼굴형에 따라 어울리는 메이크업을 제공하여 가상의 메이크업의 결과를 확인 할 수 있다. 우리는 제안된 시스템을 통해 화장품 소비자로 하여금 자신에게 어울리는 메이크업 디자인을 확인하여 화장품 구매 결정에 대한 편의 및 영향을 미칠 것으로 기대한다. 또한 가상의 자아에 얼굴 메이크업을 적용함으로써 매력적인 자신의 이미지를 만들어내는데 도움을 줄 것이다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.
얼굴은 내측두(IT: inferotemporal) 영역에 독자적인 처리 공간을 가지고 있는 (Bruce, Desimone, & Gross, 1981; Rolls, 1992) 매우 복잡한 시각 자극이다. 본연구는 이러한 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고 이를 감성 공간과 연결시킬 목적으로 수행되었ㄷ. 이를 위해 본연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 특징들 및 특징들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점과의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 길이값들은 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기주으로 정규화(normalization)되었다. 그런 다음 36개의 얼굴 내부 특징 요소들과 5가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: proncipal component analysis)을 실시하고, 여기서 도출된 다섯 개의 요인점수를 기반으로 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간을 대표하는 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역을 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 선정된 얼굴들에 대해 일차적으로 감성 평가를 실시하여 2차원 감성 공간에 대표 얼굴들을 분포시켰다.
로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넓적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.
로봇기술의 진화적 측면을 고려하여 아동을 대상으로 하는 로봇 개발이 많이 이루어지고 있으며, 최근에는 교육적 활용 도구로서 현장 연구도 활발히 이루어지고 있다. 로봇의 얼굴은 인간과 로봇의 상호작용의 시작이라고 할 수 있는 중요한 부분이나, 아직 로봇 얼굴에 대한 체계적인 분석 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 아동 교육용 로봇 또는 홈 로봇에 적당한 얼굴 설계 가이드를 제시하기 위하여, 많은 로봇 얼굴을 대상으로 아동들의 인지 분포와 로봇 얼굴의 계량 수치를 분석하였다. 그 결과 아동들은 로봇얼굴의 색깔에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났으며, 로봇 얼굴에서 아동의 선호도에 가장 큰 영향을 끼치는 부분은 아동의 성별 간 유의한 차이는 있었지만 얼굴형과 눈이었다. 즉, 아이와의 상호작용에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대되는 로봇은 동글 넙적한 얼굴의 큰 눈과 비교적 작은 입으로 나타났고, 비대칭이거나 긴 타원형의 얼굴을 싫어하는 경향을 보였다.
본 연구는 2003년에서 2004년에 실시된 제 5차 한국인 인체치수 조사사업을 통해 확보된 측정사진 중 성인여성 20, 30, 40, 50대 각 150명, 총 600명의 정면과 측면 얼굴사진을 대상으로 얼굴의 연령별 특성을 파악하는데 필요하다고 판단되는 62개의 측정항목과 보다 세부적인 얼굴형태의 분석에 활용될 수 있는 21개의 지수 및 계산항목 총 83개 항목을 본 연구자가 선정한 후 Size Kroea 사업 중 얼굴의 측정 프로그램으로 사용되었던 "Venus face2D"를 이용하여 2차원 간접 측정하였다. 간접 측정기간은 2006년 3월 1일부터 6월 30일까지였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 성인여성의 주요 측정항목에 대한 평균 측정치는 얼굴길이 196mm, 상안 62.3mm, 중안 68.9mm, 하안 66.5mm이었고, 이마너비는 125.1mm, 눈살수평너비는 141.2mm, 옆광대점너비 150.8mm 턱아래점너비 124.4mm였다. 이를 바탕으로 우리나라 성인여성 얼굴의 세부항목에 대한 연령집단별 차이를 분석하였으며, 전체 성인여성의 평균 얼굴형과 더불어 각 연령집단별 평균 얼굴형을 제시하였다. 본 연구는 정량화된 수치와 비율을 이용하여 우리나라 성인여성 및 각 연령별 평균 얼굴형을 제시하고, 연령별 얼굴특성을 분석하였다는데 연구의 의의가 있다.
최근 키오스크의 사용률이 증가함에 따라 키오스크 사용의 어려움을 겪는 정보 취약계층이 존재한다. 키오스크 사용시 메뉴 선택을 키오스크 앞에서 하며, 절차 또한 복잡하다. 또한 키오스크의 높이가 고정되어 있어 휠체어를 타신분, 어린이 등 고정된 높이에 맞지 않는 사람은 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 맞춤형 추천과 자동 높낮이 조절 키오스트에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법의 성능 연구 결과를 제시하고 있다. 가장 대표적인 얼굴 분석 알고리즘들로 알려진 MS Azure 얼굴 분석 기법과 네이버 클로바 얼굴 인식 기법에 대한 비교 실험 결과 성별 인식의 경우 MS Azure 기법이 조금 우수했고 나이 분류의 경우에는 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
최근 스마트 TV 보급과 더불어 멀티미디어 소비 환경에서 개인 맞춤형 미디어 서비스가 각광을 받고 있다. 이러한 개인 맞춤형 미디어 서비스는 맞춤형 홈 스크린, 타겟 광고 등을 포함하는데, 이러한 서비스를 위해 스마트 TV 환경에서의 얼굴인식 기술은 중요한 이슈로 부각되고 있다. 얼굴인식 기술은 물체인식 분야에서 폭넓게 연구되어 상당히 성숙한 기술이라고 알려져 있음에도 불구하고 심한 환경(저해상도, 조명변화, 포즈변화 등)을 포함하는 제약되지 않은 환경에 적용되었을 때 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하된다 라고 알려져 있다. 이러한 제약되지 않은 환경을 와일드 환경이라고 정의하고 이 환경에서 얼굴인식 기술이 부딪칠 수 있는 도전요소에 대해 분석하고 이것을 극복하기 위한 최근 얼굴인식 기술 동향에 살펴보도록 한다.
본 연구는 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고, 얼굴에서 파악되는 감성과 그들 간의 관계를 파악하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 세부 요소들 및 요소들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점까지의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 비율값을 제외한 길이값들을 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기준으로 정규화(normalization)하였다. 그런 다음 35개의 얼굴 내부 특징요소들과 다섯 가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: principal component analysis)을 실시하였으며, 그 결과 얼굴의 물리적 특징 요소들은 얼굴외곽형 성분, 눈 세로 성분, 가로 성분, 눈썹부위 성분의 네 성분으로 대략 묶일 수 있었다. 여기에 한 개의 성분을 더하여 다섯 개의 요인점수를 기반으로 얼굴에 대한 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간에서 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역은 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 다른 한편에서는 얼굴의 감성 구조를 파악하기 위하여 잡지와 설문을 통해 어휘를 수집하고 이를 정리하였다. 요인분석(factor analysis)과 다차원척도 분석(MDS: multidimensional staling) 결과 얼굴과 관련된 감성 어휘는 '날카롭다-부드럽다', '앳되다-성숙하다'의 2차원 공간에서 표현될 수 있었다.>$H_2O$/g membrane, 고정이온농도가 5.25 meq/g $H_2O$인 PVA/PAA-$160^{\circ}C$ 15% 막으로 예측된다. 첨가시에 무첨가시보다 접착정도가 더 높았으며, 가장 높은 접착율은 $\beta$-GlcNAc'ase 첨가시 나타났다. 또한 모든 glycosidase 처리시 2시간 배양한 정자보다는 배양하지 않은 정자에서 투명대에 대한 접착정도가 높게 나타났으며, $\alpha$-D-mannosidase의 처리시 유의적인 차이를 보였다 (P<0.05). 본 연구의 결과, $\beta$-GlcNAc'ase가 주로 돼지정자의 원형질막내에 존재하는 것으로 추측되며, 배양된 정자에 의한 투명대 접착정도와 침입율이 낮았음에도 불구하고 glycosidase activity가 증가하는 것으로 나타났다. 마련되어져야 할 것으로 판단되어진다. 와이어형, 기본형의 순으로 작게 나타났다.한 인자로 제시 되었다. 따라서 채식을 하는 폐경 후 여성의 경우 골격건강을 위하여 단백질의 급원이 되는 식품의 섭취에 더욱 관심이 필요한 것으로 보여 진다. 그러나 본 연구의 경우 대상자의 수가 적은 제한점이 있기 때문에 보다 많은 연구가 계속적으로 수행되어야 할 것으로 생각된다.reas(RW-2 and RW-3), lower part of the dam (RW-1) and seawater areas(RW-4 and RW-5).하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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