• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.97-104
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• 2012

내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.168-173
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• 2012

본 논문은 얼굴인식 시스템 상에서 마스크를 착용한 변장이미지가 입력 감지될 경우 나머지 노출된 부분의 특징만을 가지고 가려진 사람의 신원을 추정하는 방법을 기술한다. 얼굴영역 검출 후에 마스크상단의 눈 주변 이미지만을 가지고 특징점 추출을 실시하여 등록된 얼굴 인증 데이터 베이스와의 특징점 비교를 통해 사람의 신원을 추정한다. 매칭에 쓰일 특징점 추출에는 조명에 강인하고 영상의 크기와 회전에도 변하지 않는 특성을 가진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용한다. 특징점 매칭을 통해 정확한 매칭률은 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.225-230
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• 2012

본 논문에서는 초음파센서와 버튼들로 구성된 초음파 단말기와 카메라 센서를 융합한 시각 장애인들을 위한 사물 감지 기술을 소개한다. 초음파 단말기의 초음파센서로 4m 이내의 사물을 감지하면 웹캠으로 사물을 촬영하고 얼굴검출과정을 통해 그 사물이 장애물인지 사람인지 구별한다. 검출결과를 음성으로 사용자에게 이어폰을 통하여 알려준다. 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 시각장애인이 흰 지팡이와 같이 보조적으로 사용이 가능하며, 좀 더 보완한다면 흰 지팡이의 대체품으로 사용이 가능할 것이다. 검출 범위는 사용자가 착용 시 3m내에서 사람이나 사물인식 실험 결과 약 88%이상의 인식률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.772-774
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• 2021

COVID-19 로 인해 마스크 착용이 필수적인 사회가 되면서 마스크를 착용한 상태로 얼굴 사진을 촬영하는 빈도가 증가하고 있다. 그러나 얼굴인식 기반의 보정 및 필터링 기능이 적용된 카메라 애플리케이션은 인물의 마스크 착용 유무를 인식하지 못하여 마스크로 가려진 영역까지 필터 및 색조 기능을 적용시킨다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 검출된 얼굴영역에서 마스크 착용 여부 및 마스크 영역을 판단하고 해당 영역을 제외한 나머지 얼굴 영역에 필터링 효과를 적용하는 기술을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.551-554
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• 2003

본 논문은 얼굴 인식을 위한 전 처리 기술인 통계적인 색 정보를 이용한 얼굴영역 추출 방법에 대해서 제안한다. 얼굴 영역 추출은 방향성에 무관하고 빠르게 선택 될 수 있는 색상정보 즉, 사람의 피부색을 이용한다. 처리과정은 RGB 색 공간을 HSI로 변환하여 영상의 휘도 성분을 정규화하고 노이즈를 제거하기 위해 가우시안 필터를 이용하여 평활화 과정을 수행한다. 이와 같이 처리된 영상을 통해 피부색을 검출하여 피부색에 해당되는 화소값이 가장 큰 군락을 형성하고 있는 부분을 얼굴영역으로 인지하고 이를 근거로 영역을 추출한다. 제안된 방법을 통해 실험한 결과 얼굴인식에 적합한 얼굴 영역을 추출해 내었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템(ITCS)에 적용될 수 있는 근적외선 얼굴 영상에 대한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 근적외선 얼굴 영상에서 ULBP(uniform local binary pattern) 히스토그램 피쳐를 추출하고 SVM 판별기를 이용하여 좌우 눈좌표 및 얼굴 영역을 검출하였다. 또한, 가버 변환과 ULBP 히스토그램 피쳐를 이용한 얼굴인식 시스템을 구현하여 이를 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템 개인 인증 과정에 사용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.284-285
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• 2013

Kinect를 통해 Color영상과 Depth영상을 받아온 후, 사람과 사람의 스켈레톤이 검출되도록 했다. 스켈레톤이 검출되면 머리 위치를 중심으로 얼굴 유효영역을 만들고, 효율적인 얼굴 검출로 사용자 인식이 가능하도록 했다. 스켈레톤 검출 및 추적을 통해, 4가지 감정에 대해 제스쳐를 정의했으며, 각 감정에 따른 제스쳐를 취했을 때 정의한 감정이 인식되는지 실험했다. 실험 결과, 제스쳐를 통한 감정 인식 성공률이 86~88% 나왔으며, 이 제스쳐 인식이 다른 감정인식 방법과 융합될 필요가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.344-346
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• 2020

비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.