• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.358-361
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• 2011

본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템에 직접적으로 적용이 가능한 실용적 차원의 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, Viola 등의 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한, 마스킹을 통하여 비 정면 얼굴들을 제거함으로써 정면 얼굴만을 보다 정확하게 탐지할 수 있으며, 정면 얼굴 데이터만으로 학습된 SVDD로 최종 출력을 검증하였다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안한 SVDD 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.169-174
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• 1996

객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.10
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• pp.1247-1256
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• 2012

There are many filter based image processing algorithms and they usually require a huge amount of computations and memory accesses making it hard to attain a real-time performance, expecially in embedded applications. In this paper, we propose a pipelined hardware structure of the filter based face detection algorithm to show that the real time performance can be achieved by hardware design. In our design, the whole computation is divided into three pipeline stages: resizing the image (Resize), Transforming the image (ICT), and finding candidate area (Find Candidate). Each stage is optimized by considering the parallelism of the computation to reduce the number of cycles and utilizing the line memory to minimize the memory accesses. The resulting hardware uses 507 KB internal SRAM and occupies 9,039 LUTs when synthesized and configured on Xilinx Virtex5LX330 FPGA. It can operate at maximum 165MHz clock, giving the performance of 108 frame/sec, while detecting up to 20 faces.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 피부색 정보와 눈, 입의 위치를 찾아 실시간으로 얼굴을 인식하는 랩을 제안한다. 먼저 노이즈를 제거하여 얼굴 후보 영역을 지정한다. 지정된 얼굴 후보 영역에서 눈과 입을 찾고, 찾은 눈과 입 사이의 영역에서 에지를 탐색하여 코의 존재 유무를 검증하고 이를 바탕으로 얼굴인지 판단하는 절차를 따른다. 제안한 기법은 피부색 검출을 위해 YCbCr 을 이용하여 피부 영역을 찾고 지정한 피부 영역에서 노이즈를 제거한 후, Eye Map의 EyeMapC 연산을 통해 눈을 Lip Map을 통해 입을 찾는다. 찾아낸 눈과 입의 사이의 영역에서 Canny Edge 연산을 수행하여 코의 존재 유무를 판단하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.717-720
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• 2002

본 논문은 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통하여 실시간 얼굴 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 영역 검출과 추적의 두 단계로 구성되어 있다. 검출 단계에서는 피부색깔 모델과 움직임 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역들을 검출하고, 검출된 후보 영역들을 주성분 분석을 통하여 검증한다. 추적 단계에서는 검출된 얼굴들 중에서 현재 추적 중인 얼굴과 가장 유사한 얼굴을 찾아 전체 영상의 중심에 위치하도록 pan/tilt 위에 놓여진 카메라를 제어하여 추적한다. 제안된 방법은 잡음이 많은 배경 상황에서도 존은 실험 결과를 보여준다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.6
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• pp.443-450
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• 2009

This paper develops a novel technique of face detection using brightness distribution in the surrounding area of eye. The proposed face detection consists of facial component candidate extraction, facial component candidate filtering through eye-lip combination, left/right eye classification using brightness distribution, face verification confirming edges in nose region. Because the proposed technique don't use any skin color, it can detect multiple faces in color images with complicated backgrounds and different illumination levels. The experimental results reveal that the proposed technique is better than the traditional techniques in terms of detection ratio.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.2
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• pp.33-44
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• 2010

This paper propose the structure of real-time face detection hardware architecture for robot vision processing applications. The proposed architecture is robust against illumination changes and operates at no less than 60 frames per second. It uses Modified Census Transform to obtain face characteristics robust against illumination changes. And the AdaBoost algorithm is adopted to learn and generate the characteristics of the face data, and finally detected the face using this data. This paper describes the face detection hardware structure composed of Memory Interface, Image Scaler, MCT Generator, Candidate Detector, Confidence Comparator, Position Resizer, Data Grouper, and Detected Result Display, and verification Result of Hardware Implementation with using Virtex5 LX330 FPGA of Xilinx. Verification result with using the images from a camera showed that maximum 32 faces per one frame can be detected at the speed of maximum 149 frame per second.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.47-55
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• 2010

In this paper, we proposed a recognition system of smile facial expression for smile treatment training. The proposed system detects face candidate regions by using Haar-like features from camera images. After that, it verifies if the detected face candidate region is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine) classification. For the detected face image, it applies illumination normalization based on histogram matching in order to minimize the effect of illumination change. In the facial expression recognition step, it computes facial feature vector by using PCA(Principal Component Analysis) and recognizes smile expression by using a multilayer perceptron artificial network. The proposed system let the user train smile expression by recognizing the user's smile expression in real-time and displaying the amount of smile expression. Experimental result show that the proposed system improve the correct recognition rate by using face region verification based on SVM and using illumination normalization based on histogram matching.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.12
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• pp.1247-1259
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• 2005

This paper proposes a real-time face recognition system which detects multiple faces from low resolution video such as web-camera video. Face recognition system consists of the face detection step and the face classification step. At First, it finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which have fast speed and robust performance. It generates reduced feature vector for each face region candidate by using principle component analysis. At Second, Face classification used Principle Component Analysis and multi-SVM. Experimental result shows that the proposed method achieves real-time face detection and face recognition from low resolution video. Additionally, We implement the auto-tracking face recognition system using the Pan-Tilt Web-camera and radio On/Off digital door-lock system with face recognition system.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.3
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• pp.525-534
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• 2017

The open set recognition method should be used for the cases that the classes of test data are not known completely in the training phase. So it is required to include two processes of classification and the validation test. This kind of research is very necessary for commercialization of face recognition modules, but few domestic researches results about it have been published. In this paper, we propose an open set face recognition method that includes two sequential validation phases. In the first phase, with dummy classes we perform classification based on sparse representation. Here, when the test data is classified into a dummy class, we conclude that the data is invalid. If the data is classified into one of the regular training classes, for second validation test we extract four features and apply them for the proposed decision function. In experiments, we proposed a simulation method for open set recognition and showed that the proposed validation test outperform SCI of the well-known validation method