• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.179-186
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• 2007

본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.169-172
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• 2001

본 논문은 얼굴의 특징점 추적을 위하여 얼굴 회전 변환과의 크기 변환을 고려한 BMA(Block matching alogorithm)을 이용한 방법을 제안한다. 우선 얼굴의 크기 변화를 구하기 위하여 얼굴 영역을 분리하여 그 면적을 구한다. 이 면적을 이전 프레임에서 구한 얼굴 영역의 면적과 비교하여 크기 비례를 계산한다. 다음으로 각 특징점을 중심으로 하는 8방위 영역의 화소들로 집합을 설정한다. 집합을 설정할 때에는 얼굴의 크기 변화를 고려하여 영역 내 화소들을 포함하는 양을 수정한다. 그리고 새로운 영상에서 화소 집합간의 거리가 가장 작은 화소를 새로운 특징점으로 지정한다. 이 때, 회전 변화를 고려하여 화소 집합의 순서를 순차적으로 바꿔 집합 간 거리를 산출한다. 제안하는 방법은 회전과 크기 변환에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라, 단순한 움직임 예측 방법인 BMA보다도 쉽고 빠르게 계산된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.201-204
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• 2008

머리전달함수(HRTF)가 정확하더라도 사람의 얼굴이 움직이게 되면 실제 머리전달함수와 미리 측정한 머리전달 함수가 달라져 입체음향 시스템의 성능이 저하되므로 정확한 얼굴의 회전각이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 정확한 머리전달함수의 입력을 위해 사람 얼굴의 회전각을 추정하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출한 후 전처리 작업을 통해 눈의 바깥쪽 경계면과 안쪽 경계면을 검출한다. 그리고 검출된 두 개의 경계면의 비를 이용하여 얼굴의 회전각을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존에 방법들에 비해 적용 범위가 넓음을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.692-702
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• 2017

LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 입력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 기관을 검출하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 얼굴의 회전, 조영의 변화가 어느 정도 허용되고 피부색 배경이 얼굴에 병합된 경우에도 얼굴영역과 얼굴기관(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법으로, 입력영상에 따른 적응적 칼라 색상정보와 얼굴기관의 부분 템플릿매칭을 조합한 알고리즘을 제안한다. 변환된 HSV 칼라 좌표계상의 대역적 피부색상 정보와 히스토그램을 이용한 적응적 피부색상 정보로 얼굴영역을 검출한 뒤, 얼굴영역 안에서 입술색상 정보로 도출된 입술영역의 X축 기울기를 이용해 회전얼굴을 보정하고, 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿을 이용해 눈을 검출한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.535-543
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• 2002

본 논문에서는 모니터 위에 설치된 카메라를 통해 입력된 사용자의 2차원 얼굴 영상을 이용하여, 사용자가 모니터 상에 쳐다보고 있는 응시 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 눈동자 움직임은 고려하지 않고 얼굴의 회전 및 이동만을 고려하였다. 제안하는 방법은 얼굴의 회전에 의한 응시위치와 얼굴의 좌우상하 이동량을 각각 계산하여 이 둘을 결합함으로써 모니터상의 응시위치를 추정하는 것이다. 얼굴 특징점의 기하학적 형태변화를 입력으로 하는 신경망(다층 퍼셉트론)을 이용하여 얼굴의 회전에 의한 응시위치를 구하였으며 영상처리 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 실시간으로 얼굴의 이동량을 추정하였다. 실험결과 19인치 모니터를 사용하고 사용자가 모니터와의 거리를 50~70cm 정도 유지하며 얼굴의 이동 및 회전을 통하여 모니터를 바라볼 때 약 2.11인치의 응시 위치 추정 오차를 보이는 것으로 나타났다. 처리시간은 Pentium PC(233MHz)환경에서 320${\times}$240 화소 크기의 영상을 사용할 때 약 0.7초가 소요되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.606-614
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• 2012

AdaBoost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 방법은 가장 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출 알고리즘의 하나로 이를 향상하거나 확장한 많은 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 이전의 접근들은 대부분 정면 얼굴만을 다루고 있고 AdaBoot 알고리즘을 정면과 기울어진 얼굴에 동일한 특징으로 적용함으로써 기울어진 얼굴에 대한 분별 성능이 제한적이었다. 또한 회전된 얼굴을 검출하기 위하여 입력된 영상을 회전하여 정면 얼굴 검출 방법을 적용하거나 회전된 각도에 따라 다른 검출기를 적용하는 기존 기법들은 연산량이 많고 검출률이 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 JointBoost를 이용한 기울어진 얼굴 검출 방법을 제안한다. JointBoost를 통해 클래스간의 공유된 feature들를 찾음으로써 연산량과 샘플 복잡도를 감소시켰다. 실험 결과를 통해 제안된 방법의 검출률이 동일한 반복 횟수를 가지는 학습에서 기존의 AdaBoost 기법에 비해 2% 이상 우수함을 보인다. 또한 제안된 방법은 얼굴의 존재를 검출할 뿐만 아니라 기울어진 방향에 대한 정보도 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1-9
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• 2008

일반적으로 얼굴 추적 시 움직임에 강건한 Lucas-Kanade 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 얼굴이 회전되었을 경우, 정확한 얼굴 영역 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Lucas-Kanade 추적 방법에 평가함수를 도입하여 회전에 강건한 자동 얼굴 영역 검출 및 추적 방법을 제안하였다. 얼굴영역은 색상정보를 이용하여 자동으로 추출하였으며, Harris 코너 추출 알고리즘으로 특징점을 추출하였다. 폐색된 특징점을 구분하기위하여 특징점마다 기존 특징점과 새로운 특징점과의 차이 값을 계산한다. 만약, 특징점이 폐색되었을 경우, 잡음을 제거하기 위하여 제거하며 특징점의 개수가 일정 임계값 이하일 경우, 얼굴 영역을 다시 검출하였다. 실험결과를 통하여 얼굴 영역이 회전되었을 경우, 기존의 Lucas-Kanade 추적 방법보다 더 좋은 결과를 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.116-128
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• 2011

본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.425-428
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• 2002

본 논문에서는 한 장의 정면 얼굴 영상만으로 회전 변형을 수행할 수 있는 새로운 영상기반렌더링(Image Based Rendering, IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하면서 수평 회전 변형을 연출하기 위해, 특정 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬 집합을 작성한다. 변형하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 정면 영상에 대한 메쉬만을 작성하고, 나머지 측면 참조 메쉬들은 표준 메쉬 집합에 의해 자동으로 생성된다. 입체적인 회전 효과를 연출하기 위해, 회전 변형시 발생할 수 있는 제어점들간의 중첩 및 역전을 허용하도록 기존의 두 단계 메쉬워프 알고리즘을 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 제안한다. 이 알고리즘을 이용하여 다양한 남녀노소의 정면 얼굴 영상에 대해 회전에 따른 포즈 변형을 수행하여 비교적 자연스러운 포즈 변형 결과를 얻었다.