• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.95-98
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• 2008

본 논문은 기존의 질감기반 (texture) 얼굴검출 시스템에서 컬러 영상을 도입하여 성능개선의 중요한 부분인 얼굴 오검출율을 줄이는 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 컬러 성분은 흑백 성분과 비교하여 낮은 공간 주파수 영역을 가지는 특징이 있다. 질감기반 얼굴검출에서 높은 대비 (contrast) 성분의 에지는 얼굴이 아닌 영역에서 얼굴로 오인할 수가 있다. 본 논문에서는 이런 오인을 감소하기 위해 독립적인 컬러 채널 성분들을 질감기반 얼굴 검출에 각각 이용하여 그 얻어진 결과들을 융합 (fusion) 하는 방법을 제안한다. 실험결과로 제안한 칼라 채널 융합 방법을 통해 얻은 얼굴 검출율은 기존 흑백 영상과 비슷하게 유지되며 오검출율을 현저히 줄이는 것을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.311-318
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• 2013

For face detection techniques, the correctness of detection decreases with different lightings and backgrounds so such requires new methods and techniques. This study has aimed to obtain data for reasoning human emotional information by analyzing the components of the eyes and mouth that are critical in expressing emotions. To do this, existing problems in detecting face are addressed and a detection method that has a high detection rate and fast processing speed good at detecting environmental elements is proposed. This method must detect a specific part (eyes and a mouth) by using Haar-like Feature technique with the application of an integral image. After which, binaries detect elements based on color information, dividing the face zone and skin zone. To generate correct shape, the shape of detected elements is generated by using a bezier curve-a curve generation algorithm. To evaluate the performance of the proposed method, an experiment was conducted by using data in the Face Recognition Homepage. The result showed that Haar-like technique and bezier curve method were able to detect face elements more elaborately.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.488-491
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• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.20-27
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• 2001

얼굴검출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문은 카메라가 화자의 이동에 따라 이를 추적하여 회전하고 회의상황에 맞는 앵글을 유지하는 지능형 영상회의 시스템 개발의 기본요소인 화자검출의 선행단계로 얼굴검출에 대한 새로운 방법을 제안한다. RGB 색 공간의 입력영상을 YIQ 공간으로 변환한 후 IQ 성분은 피부영역검출에 Y 성분은 얼굴의 특성을 추출하는데 사용된다. 색 분포도를 이용하여 피부영역을 검출하고, 마스크를 누적 적용하여 잡음을 제거한 후 얼굴의 구조적인 특성과 명암의 분포를 이용하여 얼굴영역이 검출된다. 실험결과 다양한 배경의 영상에서 여러 명의 얼굴이 오류 없이 검출됨이 관찰되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.861-864
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• 2000

본 논문에서는 물체의 고유 칼라 정보 복원을 통하여 조명의 영향을 받지 않는 칼라 기반 얼굴검출 기법을 제안한다. 즉 주위 조명 영향으로부터 RGB 성분 계수를 파악하여 조명 성분에 영향을 받은 성분을 상쇄시키고, 색포화도와 밝기값 보상을 통해 고유 칼라를 복원(color recover)하는 실험을 하였고, 복원된 영상을 YCbCr 좌표계로 변환시킨 후, CbCr 각각에 대해 살색 성분이 나타내는 일정한 범위내의 부분을 검출하였다. 또한 이 진화 과정에서 생긴 잡음들을 형태학적인 모폴로지 필터를 통해 제거하였으며, 살색 후보 영역 중 같은 영역들은 레이블링하여 얼굴 후보 영역을 생성하였다. 그러나 칼라 정보만으로는 검출된 영역이 얼굴인지를 판단하기가 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인간시각에 기반한 Gabor 필터를 사용하여, 검출된 살색 영역이 최종적으로 얼굴인지를 판별하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.11-22
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• 2006

Recently face detection has actively been researched due to its wide range of applications, such as personal identification and security systems. In this paper, a new face detection method based on the distribution map is proposed. Face-like regions are first extracted by applying the skin color map with the frequency to a color image and then, possible eye regions are determined by using the pupil color distribution map within the face-like regions. This enables the reduction of space for finding facial features. Eye candidates are detected by means of a template matching method using weighted window, which utilizes the correlation values of the luminance component and chrominance components as feature vectors. Finally, a cost function for mouth detection and location information between the facial features are applied to each pair of the eye candidates for face detection. Experimental results show that the proposed method can achieve a high performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.455-457
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• 1998

동영상에서의 얼굴 영역 추출은 헤드 제스처 인터페이스를 위한 기본적이고 필수적인 기법이다. 얼굴 영역 추출을 위해서는 색상 정보와 차영상을 이용한 방법이 많이 사용되며, 색상 정보를 이용하는 방법에는 HSI의 H(hue)성분과 YIQ의 I(in-phase)성분이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 먼저 얼굴 색상에 해당하는 각 색상 성분의 구간을 탐색하고, 다음으로 각 색상 정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교 실험한다. 또한, 색상 정보와 차영상을 결합한 방법에 대해서도 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교한다. 실험 결과, YIQ의 경우 구간 130~150, HSI의 경우 구간 0~20에서 얼굴색을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 얼굴 영역 검출의 정확도 측면에서는, 색상 정보만을 이용한 실험의 경우 YIQ가 HSI에 비해 약 10%의 향상된 성능을 보였고, 색상 정보와 차영상을 결합한 경우에서도 YIQ가 약 5%의 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.98-101
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• 2006

본 논문에서는 얼굴영상 인식의 전처리 단계인 피부 영역 자동 검출시 적용 가능하며 조명변화에 강건한 피부 영역 검출을 위한 혼합 컬러모델을 제시한다. 또한, 사용자별로 차이를 보이는 다양한 피부색을 자동으로 인식하고 사용자에 적합한 피부색 영역을 결정하기 위하여 제시한 컬러 모델을 기반으로 한 피부색 영역 모델링 전처리 단계를 제시한다. 우선, 사용자 및 사용 카메라에 따라 차이를 보이는 피부색에 대한 영역 모델을 구축하기 위하여 화면상의 가운데에 손이나 얼굴 영역이 위치하도록 하고 일정 프레임의 화면 정보를 취득한다. 취득 화면 정보로서 각 픽셀에 대한 정규화 된 RGB 성분 및 H 성분, V 성분 정보를 추출하고 이에 대한 평균화된 혼합 컬러 모델을 구축한다. H성분으로 피부색과 비슷한 배경을 제거하고 여기에 YUV 성분 중 적색에서 밝기 값을 뺀 성분인 V 값을 한 번 더 사용하여 밝기 값을 제거한 보다 뚜렷한 얼굴영역을 검출한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.61-71
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• 2004

Recently, various techniques for face detection are studied, but most of them still have problems on processing in real-time. Therefore, in this paper, we propose novel techniques for real-time detection of human faces in sequential images using motion and chroma information. First, background model is used to find a moving area. In this procmoving area. edure, intensity values for reference images are averaged, then skin-color are detected in We use HCr color-space model and adaptive threshold method for detection. Second, binary image labeling is applied to acquire candidate regions for faces. Candidates for mouth and eyes on a face are obtained using differences between green(G) and blue(B), intensity(I) and chroma-red(Cr) value. We also considered distances between eye points and mouth on a face. Experimental results show effectiveness of real-time detection for human faces in sequential images.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.27-34
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• 2004

This thesis proposes a face detection algorithm using the color and edge informations in color image. The proposed algorithm segments skin color by Cb and Cr in YCbCr coordinates. Then face candidate regions are made after morphological filtering and labeling. For the regions, the Sobel vortical operation and horizontal projection are performed in the Y luminance components. The peak value indicates the eye location. Similarly, the chin location is detected by the Sobel horizontal operation and horizontal projection. The computer simulation shows that the proposed method gains similar detection rates of previous method and prevent facial region from including neck by detection of chin.