• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.193-196
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• 2009

Most of studies adopt a fixed skin color model to segment skin color region in a single image. The methods, however, result in low detection rates or high false positive error rates since the distribution of skin color is varies depending on the characteristics of input image. For the effective skin color segmentation, therefore, we need a adaptive skin color model which changes the model depending on the color distribution of input image. In this paper, we propose a novel adaptive skin color segmentation algorithm consisting of 2 stages which results in both high detection rate and low false positive error rate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.679-682
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• 2010

피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.54-61
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• 2009

This paper proposes a skin segmentation method based on region histograms of the color quantization map. First, we make a quantization map of the image using the JSEG algorithm and detect the skin pixel. For the skin region detection, the similar neighboring regions are set by its similarity of the size and location between the previous frame and the present frame from the each region of the color quantization map. Then we compare the similarity of histogram between the color distributions of each quantized region and the skin color model using the histogram distance. We select the skin region by the threshold value calculated automatically. The skin model is updated by the skin color information from the selected result. The proposed algorithm was compared with previous algorithms on the ECHO database and the continuous images captured under time varying illumination for adaptation test. Our approach shows better performance than previous approaches on skin color segmentation and adaptation to varying illumination.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.3
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• pp.112-118
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• 2009

Skin color segmentation techniques have been widely utilized for face/hand detection and tracking in many applications such as a diagnosis system using facial information, human-robot interaction, an image retrieval system. In case of a video image, it is common that the skin color model for a target is updated every frame for the robust target tracking against illumination change. As for a single image, however, most of studies employ a fixed skin color model which may result in low detection rate or high false positive errors. In this paper, we propose a novel method for effective skin color segmentation in a single image, which modifies the conditions for skin color segmentation iteratively by the image feedback of segmented skin color region in a given image.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.45 no.4
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• pp.60-67
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• 2008

Skin color is a very important information for an automatic face recognition. In this paper, we proposed a skin region extraction method using color information and skin color model. We use the adaptive lighting compensation technique for improved performance of skin region extraction. Also, using an preprocessing filter, normally large areas of easily distinct non skin pixels, are eliminated from further processing. And we use the modified ST color space, where undesired effects are reduced and the skin color distribution fits better than others color space. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional methods, and reduces processing time by $35{\sim}40%$ on average.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.2
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• pp.31-38
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• 2011

Skin color is a very important information for an automatic face recognition. In this paper, we proposed a skin region extraction method using the MLP(Multi-Layer Perceptron) and skin color model. We use the adaptive lighting compensation technique for improved performance of skin region extraction. Also, using an preprocessing filter, normally large areas of easily distinct non-skin pixels, are eliminated from further processing. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional methods, and reduces processing time by 31~49% on average.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.1
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• pp.127-132
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• 2011

In this paper, we propose a novel method of adult image classification by combining skin color regions and edges in an input image. The proposed method consists of four steps. In the first step, initial skin color regions are detected by logical AND operation of all skin color regions detected by the existing methods of skin color detection. In the second step, a skin color probability map is created by modeling the distribution of skin color in the initial regions. Then, a binary image is generated by using threshold value from the skin color probability map. In the third step, after using the binary image and edge information, we detect final skin color regions using a region growing method. In the final step, adult image classification is performed by support vector machine(SVM). To this end, a feature vector is extracted by combining the final skin color regions and neighboring edges of them. As experimental results, the proposed method improves performance of the adult image classification by 9.6%, compared to the existing method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.133-135
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• 2018

본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.889-891
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.928-930
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• 2005

얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.