• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.3B
• /
• pp.338-346
• /
• 2001

이 논문에서는 잡음에 대해 유연성이 있는 신경망과 차영상법-DCT를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 동일환경(조도의 세기, 얼굴에서 카메라까지의 거리)에서 연속적으로 두 개의 영상을 캡쳐했다. 이 때 한 영상은 얼굴을 포함하지 않고 다른 영상은 얼굴을 포함하게 된다. 차영상 방법을 이용하여 두 개의 이미지로부터 얼굴영상과 배경영상을 분리하고 그 다움에 분리된 얼굴영역에서 사각영역을 추출하여 이 영역을 얼굴의 특징영역으로 이용하였다. 이 사각 영역은 눈, 코, 입, 눈썹 등이 포함된다. 다음으로 이 영역에 대해 DWT 연산을 수행한후 특징 백터를 추출하였고, 추출된 특징벡터는 정규화 되어 신경망의 입력벡터로 사용되었다. 시뮬레이션 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100% 인식률을 보였고 학습되지 않는 얼굴 영상에 대해서는 92.25%의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.95-96
• /
• 2021

최근 미디어의 발전으로 빠른 속도로 많은 양의 사람들의 얼굴이 포함된 사진, 동영상들이 인터넷에 업로드 되고 있다. 이러한 현상에 맞춰 인공지능을 활용한 얼굴 인식 기술의 놀라운 발전이 있었으나, 대규모 데이터셋에서 임의의 인물을 검색하는 경우에서는 연산량과 저장공간의 부담이 존재한다. 특히, 인터넷에 존재하는 수많은 불법 촬영물에서 피해자를 정확하고 신속하게 검색하기 위해서는 효율적인 얼굴 검색 시스템이 필요하다. 따라서, 본 논문은 얼굴 특징 추출과 클러스터링을 활용하여 방대한 양의 불법 촬영물 셋에서 피해자 동영상을 효율적으로 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 불법 촬영물 동영상 검색 실험 환경을 만들기 위해 YouTube Faces [1] 데이터셋으로 유사 동영상 셋을 만들고 이 환경에서 실험을 진행한다. 얼굴 특징 추출 모델은 ResNet100 네트워크를 CosFace 손실함수와 Glint360K 데이터셋으로 학습시킨 모델 [2]을 사용한다. 추출된 얼굴 특징들을 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 알고리즘으로 클러스터링 한 후, 클러스터 대푯값을 통해 얼굴 검색 실험을 했을 때의 실험 결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.641-644
• /
• 2002

얼굴 특징점 추출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문에서는 PC 카메라 및 주민등록증에 있는 사진을 스캔하여 얼굴 특징점을 정확하고 빠른 계산 시간안에 찾을 수 있는 새로운 방법을 제시한다. RGB 색공간을 YUV로 변환하여 Y성분을 히스토그램 균등화 시켜 휘도에 관계없이 얼굴 피부색을 추출한 후 YUV의 V성분을 변형한 V'성분을 이용하여 얼굴의 특징점을 찾는 방법이다. 실험결과 주민등록증 사진과 PC 카메라에서 입력 받은 얼굴 영상이 오류 없이 추출됨이 관찰되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.1329-1332
• /
• 2000

캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 기와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에 얼굴 특징정보 추출은 색상과 모양에 대한 정보를 이용한다. 본 논문은 캐리커처생성을 위한 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 부분 영역 특징정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 이때 사용하는 이목구비의 특징정보를 위해 수직, 수평의 히스토그램이 주요하게 사용된다. 또한 인물 사진에서 위치정보를 이용하여 얼굴내의 이목구비를 확인하고, 추출하므로 정확한 정보를 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2007.06a
• /
• pp.597-600
• /
• 2007

Face is considered to be one of the biometrics in person identification. But Face recognition is a high dimensional pattern recognition problem. Even low-resolution face images generate huge dimensional feature space. The aim of this paper is to present a fast feature extraction method for real time human face recognition. first, It compute eigen-vector and eigen-value by Principle component analysis on inputed human face image, and propose method of feature extraction that make feature vector by apply gabor filter to computed eigen-vector. And it compute feature value which multiply by made eigen-value. This study simulations performed using the ORL Database.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1998.03a
• /
• pp.157-160
• /
• 1998

본 논문에서는 동영상으로부터 에지 정보와 형판 변형을 통해 얼굴의 추출하고 그 특징을 기반으로 하는 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 추적기법은 추출된 특징에 기반을 추적 지법으로 초기에 모자익 영상을 이용하여 얼굴 부분을 찾고 찾아진 얼굴 부분에 에지 연산자를 적용하여 에지를 추출한다. 에지 영상이 얻어지면 에지 영상에서 영역의 크기와 모양, 그리고 관계 검증을 통해 대략적인 눈 영역을 추출한다. 눈 영역이 찾아지면 이를 바탕으로 입 영역에 대한 후보 영역에 대하여 이진화를 수행하고 히스토그램 프로젝션을 통해 대략적인 입 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역과 입 영역에 각각의 형판을 사용해 형판 변형을 하고 초기 매개변수를 추출한다. 추출된 매개변수는 다음 프레임에서 형판의 초기 값으로 사용된다. 그리고 나서 형판에 대하여 변형(deformation) 과정을 수행한다. 이 과정을 반복함으로써 추적 과정을 수행한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.48 no.3
• /
• pp.46-53
• /
• 2011

This paper proposes a SURF (Speeded Up Robust Features) based face recognition method which is one of typical interest point extraction algorithms. In general, SURF based object recognition is performed in interest point extraction and matching. In this paper, although, proposed method is employed not only in interest point extraction and matching, but also in face image rotation and interest point verification. image rotation is performed to increase the number of interest points and interest point verification is performed to find interest points which were matched correctly. Although proposed SURF based face recognition method requires more computation time than PCA based one, it shows better recognition rate than PCA algorithm. Through this experimental result, I confirmed that interest point extraction algorithm also can be adopted in face recognition.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.5
• /
• pp.563-570
• /
• 2002

Robust extraction of 3D facial features and global motion information from 2D image sequence for the MPEG-4 SNHC face model encoding is described. The facial regions are detected from image sequence using multi-modal fusion technique that combines range, color and motion information. 23 facial features among the MPEG-4 FDP (Face Definition Parameters) are extracted automatically inside the facial region using color transform (GSCD, BWCD) and morphological processing. The extracted facial features are used to recover the 3D shape and global motion of the object using paraperspective camera model and SVD (Singular Value Decomposition) factorization method. A 3D synthetic object is designed and tested to show the performance of proposed algorithm. The recovered 3D motion information is transformed into global motion parameters of FAP (Face Animation Parameters) of the MPEG-4 to synchronize a generic face model with a real face.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.2564-2566
• /
• 2003

표정인식은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 현재 꾸준히 연구가 진행되고 있다. 표정인식 시스템은 크게 얼굴 영역 추출과 표정인식 부분으로 나눌 수 있으며, 얼굴 영역 추출은 전체 인식 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 특히 표정인식 시스템은 일반 얼굴인식 시스템과 다르게 부분적으로나 전체적으로 형태의 변화가 큰 얼굴에 대해서 정확한 얼굴 영역이 확보되지 않으면 높은 인식성능을 기대하기 어렵다. 따라서 표정인식 시스템은 얼굴 영역 추출이 비중한 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상에서 실시간으로 얼굴 영역을 찾아내고, 그 영역에서 얼굴의 특징점인 눈과 입의 위치를 검출하고, 이를 바탕으로 얼굴의 정확한 영역을 확정하는 일련의 과정을 서술한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.6 no.6
• /
• pp.985-990
• /
• 2003

This paper presents the representation and its shape analysis of face by features based on surface curvature estimation and proposed rotation vector of the human face. Curvature-based surface features are well suited to use for experimenting the 3D human face segmentation. Human surfaces are exactly extracted and computed with parameters and rotated by using active surface mesh model. The estimated features were tested and segmented by reconstructing surfaces from the face surface and analytically computing Gaussian (K) and mean (H) curvatures without threshold.