• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.433-435
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• 2001

얼굴 인식분야에서 실시간 얼굴검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색컬러 모델을 통한 얼굴영역검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 피부색 모델은 밝기 정보를 제거한 단일 채널의 색상모델이 대부분이다. 이에 본 논문에서는 얼굴피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위하여, 피부색 특성을 고려하여, 밝기 성분을 제거한 RGB 컬러를 모두 사용하는 H, Cb, Cg의 다채널 피부색 모델을 제시한다. 또한, 색상정보에서 사용하지 않은 밝기 정보는 영상 분할을 통해 사용한다. 제안하는 피부색 모델을 통한 얼굴영역 추출 과정을 보인다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.541-543
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• 2003

본 논문에서는 얼굴인식률에 영향을 미치는 여러 요인들(조명, 피부색, tilt(상하각도). pose(좌우각도), 나이, 표정 등) 중 기울어진 얼굴을 보정하는 방법에 대해 제안한다. 타원형 피부색 모형에 따라 피부색 영역을 추출하고 추출된 피부색 영역 경계선의 일부를 이용하여 타원을 검출한 다음, 검출된 타원의 기울기을 이용하여 보정된 얼굴을 얻는다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 다양한 환경과 얼굴 각도에서 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.359-361
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• 2003

본 논문에서는 피부색 정의를 이용한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역 추출시 피부색 정보는 유용하게 이용되어 왔으나 피부색을 나타내는 문턱값에 매우 민감한 단점이 있다. 논문에서는 이를 개선하고자 먼저 후보 피부색 정보를 이용한 다음 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 적응적으로 얼굴 영역을 추출하였다 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 얼굴 인식 과정의 얼굴 영역 추출 단계에서 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.369-372
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• 2007

한의학적 진단 이론은 우수성을 보유하고 있음에도 불구하고 계량화, 정량화되어 시각적으로 표현해 주는 결과를 보이지 못해 서양의학에 비해 뒤떨어져 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 한의학의 망진을 의료 시스템화 하기 위한 한 단계로서 찰색의 기본이 되는 피부색의 분석을 행하였다. 이를 위해 각 개인의 피부색 차이를 수렴하고 이에 대한 분석을 시행함으로 피부색에 대한 공학적 분석을 시도하였다. 본 논문에서는 객관적으로 피부가 검은 사람과 흰 사람을 비교, 분석하였으며 또한 일반인들을 대상으로 피부색 분석을 실행하여 피부색에 대한 개념을 정립하고자 한다. 마지막으로 이에 대한 평균값을 구하며 망진 시스템의 주된 대상이 되는 황인종의 피부색에 대한 연구를 행하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.8
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• pp.1809-1818
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• 2010

In order to detect the skin color area from input images, many prior researches have divided an image into the pixels having a skin color and the other pixels. In a still image or videos, it is very difficult to exactly extract the skin pixels because lighting condition and makeup generate a various variations of skin color. In this thesis, we propose a method that improves its performance using hierarchical merging of 3D skin color model and context informations for the images having various difficulties. We first make 3D color histogram distributions using skin color pixels from many YCbCr color images and then divide the color space into 3 layers including skin color region(Skin), non-skin color region(Non-skin), skin color candidate region (Skinness). When we segment the skin color region from an image, skin color pixel and non-skin color pixels are determined to skin region and non-skin region respectively. If a pixel is belong to Skinness color region, the pixels are divided into skin region or non-skin region according to the context information of its neighbors. Our proposed method can help to efficiently segment the skin color regions from images having many distorted skin colors and similar skin colors.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.297-298
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• 2016

본 논문에서는 손을 보다 효과적으로 인식하기 위해 동작 검출과 피부색 검출을 이용하여 인식하는 시스템을 제안한다. 단순히 피부색만을 이용하여 손을 인식하는 경우 피부색과 유사한 색상의 물체나 다른 신체 부위를 인식하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 동작 검출을 이용하여 움직이는 물체만을 손이라고 가정하였다. 이렇게 가정을 하고 피부색 검출과 동작 검출을 이용하여 인식하는 경우 신체부위를 제외하고는 거의 검출되지 않는다. 그리고 인식된 영역마다 뼈대를 찾아 손을 검출한다. 조명이나 주변 환경에 최대한 영향을 적게 받기위해 시스템을 설계하였으며 단순 피부색 검출을 이용한 손 검출보다 좋은 성능을 발휘하며 손가락의 개수와 손 모양, 손 추적까지 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1477-1479
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• 2015

기존의 연구와 같이 정확한 피부색 영역을 추출하기 위해 색상공간을 조절하는 방식은 조명이나 주변환경의 영향에 따라 잘못된 결과를 낼 수 있다. Camshift 알고리즘을 이용한 추적을 할 때에도 대상에게 맞춰진 피부색 히스토그램을 이용해서 추적하지 않으므로 범용성이 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Camshift 알고리즘의 최초추적 윈도우를 결정하고 히스토그램을 결정하여손 피부색 추적성능을 향상시켰다. 보편적인 피부색 필터를 이용하여 인체 전경을 추출하고, haar like feature detection (특징검출)을 이용하여 손 영역을 검색한다. 이후 피부색 필터를 통해 이진화 된 이미지를 이용해 원 영상을 마스킹 한 후 사용자 고유의 피부색의 히스토그램을 결정한다. 이 방법으로 얻은 히스토그램을 Camshift알고리즘에 적용하면 기존방식 으로 생성한 히스토그램을 사용할 때보다 좋은 추적 성능을 보인다.

• 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.