• 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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• 2000.04b
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• pp.571-573
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• 2000

복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.11
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• pp.167-174
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• 2013

TIn this paper, we find the face in color images and the ability to track the face was implemented. Face tracking is the work to find face regions in the image using the functions of the computer system and this function is a necessary for the robot. But such as extracting skin color in the image face tracking can not be performed. Because face in image varies according to the condition such as light conditions, facial expressions condition. In this paper, we use the skin color pixel extraction function added lighting compensation function and the entire processing system was implemented, include performing finding the features of eyes, nose, mouth are confirmed as face. Lighting compensation function is a adjusted sine function and although the result is not suitable for human vision, the function showed about 4% improvement. Face features are detected by amplifying, reducing the value and make a comparison between the represented image. The eye and nose position, lips are detected. Face tracking efficiency was good.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.1-8
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• 2019

In this paper, we propose an improved facial skin color extraction method to solve the problem that facial surface is lost due to shadow or illumination in skin color extraction process and skin color extraction is not possible. In the conventional HSV method, when facial surface is brightly illuminated by light, the skin color component is lost in the skin color extraction process, so that a loss area appears on the face surface. In order to solve these problems, we extract the skin color, determine the elements in the H channel value range of the skin color in the HSV color space among the lost skin elements, and combine the coordinates of the lost part with the coordinates of the original image, To minimize the number of In the face detection process, the face was detected using the LBP Cascade Classifier, which represents texture feature information in the extracted skin color image. Experimental results show that the proposed method improves the detection rate and accuracy by 5.8% and 9.6%, respectively, compared with conventional RGB and HSV skin color extraction and face detection using the LBP cascade classifier method.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.5
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• pp.633-640
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• 2005

In this paper, we propose an adaptive face region extraction algorithm based on skin color information. It consists oi the extraction of face candidate region and projection step. In the step of face candidate region extraction, we extract the pixels which are regarded as the candidate skin color pixels by using the given range. Then, the ratio between the total pixels and the extracted pixels is calculated. According to the ratio, we adaptively decide the range of the skin color and extract face candidate region. In the projection step, we project the extracted face candidate region into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts are efficiently removed by using the estimated face width. And the extracted face width information is used at the horizontal projection step to extract the height of the face. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.736-738
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• 2004

최근 사용자의 제스처를 이용한 게임 시스템에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 사용자의 얼굴 및 손의 움직임을 이용하여 게임을 제어하기 위해서는 복잡한 배경 및 조명에 강건한 얼굴 및 손 영역의 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 조명 변화에 강건한 피부색 검출을 이용한 게임 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 다음의 두 단계로부터 얼굴 및 손 영역을 추출한다. 먼저, 피부색과 유사한 물건들을 제거하기 위해 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 전경물체를 추출한다. 그 다음, 조명에 의한 깜박임이나 잡음을 줄이기 위해서 SCT 알고리즘을 이용하여 전경물체 영역 안에서 피부색 영역만을 정확하게 검출한다. 추출된 얼굴 및 손의 움직임으로부터 얻어지는 제스처는 은닉마르코프 모델을 사용하여 인식된다. 복잡한 환경에서 실험한 결과, 제안된 시스템은 정확한 피부색 영역 검출을 제공하고 이를 통한 보다 정확한 인식률을 제공할 수 있다는 것이 증명되었다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.292-296
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• 2004

본 논문에서는 컬러영상에서 Pulse-Coupled Neural Network를 이용한 얼굴 추출 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 논의하였다. 색상정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 둥에 영향을 받지 않으므로, 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 그러나 조명의 변화가 심하거나, 피부색과 유사한 배경이 포함되어 있을 경우 적절한 성능을 내기 어렵다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 연구에서는 넓은 피부색 영역을 추출하고, Pulse-Coupled Neural Network를 통해 공간적으로 근접한 피부색 동종영역을 분리해 내는 방법을 사용하였다. 그리고 피부색 영역에 해당하는 픽셀들이 다른 영역들에 비해 큰 값을 갖도록 하여, Pulse-Coupled Neural Network의 linking coefficient를 보다 쉽게 결정하도록 하였다.

• 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.