This paper proposed a recognition algorithm of human facial expressions using the PCA and the template matching. Firstly, face image is acquired using the Haar-like feature mask from an input image. The face image is divided into two images. One is the upper image including eye and eyebrow. The other is the lower image including mouth and jaw. The extraction of facial components, such as eye and mouth, begins getting eye image and mouth image. Then an eigenface is produced by the PCA training process with learning images. An eigeneye and an eigenmouth are produced from the eigenface. The eye image is obtained by the template matching the upper image with the eigeneye, and the mouth image is obtained by the template matching the lower image with the eigenmouth. The face recognition uses geometrical properties of the eye and mouth. The simulation results show that the proposed method has superior extraction ratio rather than previous results; the extraction ratio of mouth image is particularly reached to 99%. The face recognition system using the proposed method shows that recognition ratio is greater than 80% about three facial expressions, which are fright, being angered, happiness.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.3
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pp.23-31
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2002
In this paper we propose a new feature vector for recognition of the facial expression based on Gibbs distributions which are well suited for representing the spatial continuity. The extracted feature vectors are invariant under translation rotation, and scale of an facial expression imege. The Algorithm for recognition of a facial expression contains two parts: the extraction of feature vector and the recognition process. The extraction of feature vector are comprised of modified 2-D conditional moments based on estimated Gibbs distribution for an facial image. In the facial expression recognition phase, we use discrete left-right HMM which is widely used in pattern recognition. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, experiments for recognition of four universal expression (anger, fear, happiness, surprise) was conducted with facial image sequences on Workstation. Experiment results reveal that the proposed scheme has high recognition rate over 95%.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.491-492
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2024
맞벌이 가정이 증가함에 따라 영유아, 장애인, 노인 등의 사회적 약자를 낮시간 동안 보육/보호하는 데이케어 센터의 수요가 증가하고 있다. 데이케어 센터는 센터 경쟁력 확보 및 보호자 만족도 제고를 위해서 피보호자의 일상 사진을 제공하는 곳이 대부분이다. 하지만 데이케어 센터의 직원이 다수의 사람에 대한 사진을 촬영 및 선별해서 메시지를 전송하는 일은 데이케어 센터 본연의 업무를 방해할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사진 선별을 업무 부담을 완화시키는데 도움을 줄 수 있는 얼굴 특징 기반 사진 자동분류하는 시스템을 개발한다. 제안한 방법에서는 얼굴 특징 추출 기법과 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 이용하여 얼굴기준 사진 분류시스템을 설계하엿다. 특히, OpenCV와 face recognition 라이브러리를 이용하여 카메라로 촬영된 사진 속의 얼굴 객체를 인식하고 얼굴사진을 저정한 후 얼굴의 특징을 추출한다.
It is very important to extract the expression data and capture a face image from a video for online-based 3D face animation. In recently, there are many researches on vision-based approach that captures the expression of an actor in a video and applies them to 3D face model. In this paper, we propose an automatic data extraction system, which extracts and traces a face and expression data from realtime video inputs. The procedures of our system consist of three steps: face detection, face feature extraction, and face tracing. In face detection, we detect skin pixels using YCbCr skin color model and verifies the face area using Haar-based classifier. We use the brightness and color information for extracting the eyes and lips data related facial expression. We extract 10 feature points from eyes and lips area considering FAP defined in MPEG-4. Then, we trace the displacement of the extracted features from continuous frames using color probabilistic distribution model. The experiments showed that our system could trace the expression data to about 8fps.
We present an effective and real-time face detection method based on Principal Component Analysis(PCA) and Support Vector Machines(SVMs). We extract simple Haar-like features from training images that consist of face and non-face images, reinterpret the features with PCA, and select useful ones from the large number of extracted features. With the selected features, we construct a face detector using an SVM appropriate for binary classification. The face detector is not affected by the size of a training data set in a significant way, so that it showed 90.1 % detection rates with a small quantity of training data. it can process 8 frames per second for $320{\times}240$ pixel images. This is an acceptable processing time for a real-time system.
No, Jong-Heun;Baek, Yeong-Hyeon;Mun, Seong-Ryong;Gang, Yeong-Jin
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.167-170
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2006
본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.190-197
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2005
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2001.05a
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pp.74-81
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2001
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.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.168-173
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1997
시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.1
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pp.104-114
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1999
This paper proposes an efficient method for the automatic generation of personalized 3D face model from color image sequence. To detect a robust facial region in a complex background, moving color detection technique based on he facial color distribution has been suggested. Color distribution and edge position information in the detected face region are used to extract the exact 31 facial feature points of the facial description parameter(FDP) proposed by MPEG-4 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) adhoc group. Extracted feature points are then applied to the corresponding vertex points of the 3D generic face model composed of 1038 triangular mesh points. The personalized 3D face model can be generated automatically in less then 2 seconds on Pentium PC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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