• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.801-804
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• 2008

얼굴 추출 과정은 얼굴 인식 과정의 가장 선행되는 과정이라고 할 수 있다. 하지만 얼굴이라는 객체는 매우 고유동적인 성격을 가지고 있어서 접근하는 방법을 어떻게 하느냐에 따라서 그 결과가 매우 달라지는 경우가 많다. 본 논문은 배경 속에 들어가 있는 얼굴이라는 객체를 CbCr 분포 맵에 기반을 둔 색상 정보와 세그멘테이션, 레이블링을 통해 추출, 색상 정보와 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 검출하고 개폐 여부를 검증하는 알고리즘을 수행하였다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.23-28
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• 2014

본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.507-511
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• 2007

기존의 얼굴 인식 기술은 얼굴 검출과 얼굴 인식이라는 두 분야로 나뉘며, 얼굴 검출 기술은 주로 얼굴 인식을 위한 전처리 단계로 이용되었다. 이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 사진 콘텐츠를 분류하는 것에도 이용될 수 있다. 얼굴 검출 기술을 통해 사람이 있는 경우 인물 사진, 없는 경우 풍경 사진으로 분류한다. 그러나 기존의 얼굴 검출 기술만으로는 정확성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 사진의 구조 단순도 알고리즘을 제안 한다. 구조 단순도는 사진의 색상 구도의 단순비율을 의미하며, 일반적으로 인물 사진일 때 작은 값을 풍경 사진일 때 큰 값을 갖는다. 제안 방법의 유용성을 검증하기 위해 인물 사진 250장, 풍경 사진 250장을 이용하여 분류 실험을 하였다. 얼굴 검출 기술만을 이용한 실험은 66%의 정확성을 나타낸 반면 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용한 실험은 74.6%를 나타내었다. 따라서 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용하면 효과적인 사진 분류를 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.517-519
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• 2001

본 논문에서는 신원 확인 시스템을 위한 얼굴 영역 탐지 및 얼굴 구성 요소들을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 신원 확인을 위해 사용자가 시스템을 조작할 때, 움직임이 발생한다는 점과 눈 영역이 주위 영역에 비하여 뚜렷하게 어두운 화소들로 구성되어 있다는 점에 착안하였다. CCD 카메라로부터 입력되는 동영상에서 차영상 기법을 이용하여 얼굴 영역을 탐지하고, 탐지된 얼굴 영역 내에서 가장 안정적인 검출 결과를 보이는 눈 영역을 추출한다. 그리고 추출된 두 눈의 위치를 이용하여 전체 얼굴의 기울기를 보정한 수, 제안하는 가변 Ratio Template을 이용하여 검출된 얼굴영역을 검증하며 코, 입과 같은 다른 얼굴 구성 요소들을 추출한다. 이 방법은 명암의 변화에 따라 유동적인 결과를 산출해내는 이진화 과정을 거치지 않으므로 국부적인 조명이 밝기 변화나 얼굴의 기울기 변화와 같은 얼굴 인식의 제약점에 강인한 특징을 가진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.153-162
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• 2007

사상의학은 우리나라의 대표적인 의학으로 사람의 체질을 4가지로 분류하고 각 체질별로 처치방법을 달리하는 독특한 의학이다. 이러한 사상체질에서 가장 중요한 것은 사상체질의 분류이며 이를 정확히 감별하는 일은 매우 어려운 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 체질별 분류를 행할 수 있는 하이브리드 형태의 진단기기 개발을 목표로 하고 이 중 본 논문은 용모사기론에 입각하여 이목구비에 대한 형태학적인 특징을 파악하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 본 논문에서는 1단계에서 QSCC II 프로그램을 통해 사상체질군을 분류하고 이를 검증하였으며, 2단계에서 이목구비에 대한 실측으로 각 체질 간 이목구비 계측치를 분석하여 보다 정확하고 편리하게 체질을 분류할 수 있는 방법을 제시하고 이를 검증하였다. 또한 3단계에서는 정면 얼굴과 측면 얼굴에 대한 체질 분류 기반의 주요 영역을 추출, 분석하고 검증하였다. 이와 같은 실험, 고찰 및 검증과정을 통해 정확한 사상체질 분류 진단기기 개발을 위한 정면 얼굴과 측면 얼굴에서 안면 색상 기반의 주요 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.105-112
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• 2002

얼굴인식 기술은 접촉에 대한 거부감이나 불편함이 없이 친숙하고 편리하게 사용자를 식별하고 인식할 수 있으며, 부가적인 센서 장비가 필요없다는 측면에서 개인 인증 및 보안 시스템으로서의 활용성이 매우 높다. 본 논문에서는 여러 가지 장점들을 지닌 얼굴 인식 시스템의 구현 사례를 실시간 얼굴 검출 기술과 특징 추출 기술, 인식 기술로 구분하여 소개한다. 개발된 시스템은 얼굴 검출을 위해서 색상과 에지 성분을 이용하는 복합 알고리즘을 적응하여 실시간 얼굴 탐지를 가능하게 하였고, 추출된 사용자의 고유 얼굴 정보는 최신 인식 기법의 하나인 Support Vector Machine으로 분류, 인식된다. 또한 시스템의 성능을 테스트하고, 실용화 가능성을 모색하기 위하여 하드웨어 임베디드 시스템의 설계 및 구현과정과 조명 및 환경 변화에 따른 시스템의 성능 변화를 객관적으로 검증하기 위하여 다양한 변화 조건을 고려한 한국인 표준 얼굴 데이터베이스를 구축 과정을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.313-315
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• 2006

본 연구에서는 실내에서 입력받은 영상의 조명과 크기 변화 등에 강인한 얼굴 검출 기법을 소개한다. 제안된 얼굴 검출 기법은 후보 영역 선정 과정과 얼굴패턴 검출 과정, 얼굴 영역 보정 과정으로 이루어진다. 후보 영역 선정 과정에서는 조명보정과 색상 필터, 움직임 필터를 이용하여 얼굴패턴의 후보 영역을 선정한다. 얼굴패턴 검출 과정에서는 CNN을 이용하여 특징을 추출하고, WFMM 신경망을 이용하여 얼굴 패턴을 검증한다. 얼굴 영역 보정 과정은 형태학적 연산 등의 영상 처리를 이용하여 눈 영역과 입술 영역의 위치를 판별한 후 최종적인 얼굴 영역을 결정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2365-2373
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• 2011

본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.116-128
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• 2011

본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.