• Title/Summary/Keyword: 피부색 추출

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Face Region Detection Algorithm using Euclidean Distance of Color-Image (칼라 영상에서 유클리디안 거리를 이용한 얼굴영역 검출 알고리즘)

  • Jung, Haing-sup;Lee, Joo-shin
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.2 no.3
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    • pp.79-86
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    • 2009
  • This study proposed a method of detecting the facial area by calculating Euclidian distances among skin color elements and extracting the characteristics of the face. The proposed algorithm is composed of light calibration and face detection. The light calibration process performs calibration for the change of light. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. From the extracted facial area candidate, the eyes were detected in space C of color model CMY, and the mouth was detected in space Q of color model YIQ. From the extracted facial area candidate, the facial area was detected based on the knowledge of an ordinary face. When an experiment was conducted with 40 color images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

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Emotion Recognition Using Template Vector and Neural-Network (형판 벡터와 신경망을 이용한 감성인식)

  • Joo, Young-Hoon;Oh, Jae-Heung
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.13 no.6
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    • pp.710-715
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    • 2003
  • In this paper, we propose the new emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using the template vector and neural network. In the proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). The proposed method is based on the template vector extraction and the template location recognition by using the color difference. It is not easy to extract the skin color area correctly using the single color space. To solve this problem, we propose the extraction method using the various color spaces and using the each template vectors. And then we apply the back-propagation algorithm by using the template vectors among the feature points). Finally, we show the practical application possibility of the proposed method.

Face Recognition using Effective Characteristical vectors and Edge Image Extraction Based on Haar Wavelet (Haar 웨이블릿에 기반한 에지검출과 효율적인 특징벡터을 이용한 얼굴 인식)

  • Choi, Gwang-Mi;Jung, Gug-Yeoung;Jung, Chai-Yeoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.575-578
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    • 2003
  • 본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

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A Skin Color Analysis of Digital Color System for Ocular Inspection (망진을 위한 디지털 색체계의 피부색 분석)

  • Lee, Se-Hwan;Kim, Bong-Hyun;Ka, Min-Kyoung;Park, Sun-Ae;Cho, Dong-Uk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.86-89
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    • 2007
  • 현대 사회의 건강관리 분야에서 기존의 서양의학이 아닌 한의학을 이용하는 것에 관심이 증대되고 있는 실정이다. 이에 한의학의 진단 이론인 사진법 중 가장 뛰어난 망진을 활용한 진단기기의 개발이 의료비 절감 및 국민건강 증진에 기여할 것으로 사료된다. 본 논문에서는 망진 중 찰색을 위한 진단기술 개발을 위한 연구를 진행 하였으며 실험을 위해 일정한 환경을 설정하고 이와 같은 환경에서 임상자료를 수집하여 색상 분석을 실행하고 디지털 색 체계 분석을 위한 연구를 진행하였다. 특히 실험을 통해 찰색에 필요한 오색(흰색, 검정색, 빨간색, 파란색, 노란색)의 추출에 적합한 디지털 색 체계로서 LAB 색체계의 효율성을 밝히고 이를 통한 실제 피부색 비교 및 분석을 진행하였다. 최종적으로 실험의 의한 피부색 분석으로 찰색에 유용한 기준 설정을 행하고자 한다.

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Synthesis of Realistic Facial Expression using a Nonlinear Model for Skin Color Change (비선형 피부색 변화 모델을 이용한 실감적인 표정 합성)

  • Lee Jeong-Ho;Park Hyun;Moon Young-Shik
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.121-123
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    • 2006
  • 얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소 같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스쳐 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, Euclidean Distance Transform (EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.

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Image Scale Normalization Based on the Face Detection (얼굴 영역 검출 기반한 영상 크기 정규화)

  • 이혜현;임은경;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.267-270
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    • 2004
  • 본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.

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USB Camera-Based Korean Manual Alphabet Recognition System Using Center of Gravity of Hand Region and Fuzzy Logic (손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용한 USB 카메라 기반의 지문자 인식 시스템)

  • O, Yeong-Jun;Park, Gwang-Hyeon;Byeon, Jeung-Nam
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.300-303
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    • 2007
  • 지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

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Autometic Eye Image Detection for Iris Recognition (홍채인식을 위한 자동 눈 영역 검출)

  • Hur, Yoon;Sung, Han-Ho;Lee, Yill-Byung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.574-576
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    • 2003
  • 현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.

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Design and Implementation of Face Recognition Security System for ATM based on extracting skin color using Java (Java로 구현한 피부색 추출 기반 ATM 안면 인식 보안 시스템의 설계 및 구현)

  • Kang, Bo-Gyung;Bae, Seok Chan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.373-376
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    • 2010
  • 요즘 현금카드나 신용카드를 훔치고 비밀번호를 알아내 ATM(현금자동지급기)에서 현금을 인출하는 범죄가 늘고 있는데 범인들은 대부분 선글라스, 안경, 마스크, 모자 등으로 얼굴을 가리고 인출을 함으로 은행의 CCTV는 범인색출에 거의 도움이 되지 않는다. 본 논문에서의 영상처리는 모두 Java언어를 사용하였으며 피부색을 사전 추출하는 과정을 거쳐 구현된 분류기능을 이용해 얼굴의 이목구비들의 위치를 인식하도록 한다. 이는 ATM이용자가 선글라스, 안경, 마스크 등으로 얼굴을 가리면 기기에서 애초에 서비스 받는 것을 불가능 하게 하여, 범죄를 예방할 수 있게 한다. 또한 카드의 사용자 정보와 서비스를 시도했던 시간과 캡쳐 이미지를 저장해 놓음으로써 범인의 인상착의, 알리바이 등을 확인하는데 크게 도움을 주는 ATM 안면 인식 보안 시스템의 가능성을 제안하고자 한다.

The Palm Line Extraction and Analysis using Fuzzy Method (퍼지 기법을 이용한 손금 추출 및 분석)

  • Kim, Kwang-Baek;Song, Doo-Heon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.14 no.11
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    • pp.2429-2434
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    • 2010
  • In this paper, we propose a method to extract and analyze palm line with fuzzy method. In order to extract the palm part, we transform the original RGB color space to YCbCr color space and extract sin colors ranging Y:65-255, Cb:25-255, Cr:130-255 and use it as a threshold. Possible noise is removed by 8-directional contour tracking algorithm and morphological characteristic of the palm. Then the edge is extracted from that noise-free image by stretching method and sobel mask Then the fuzzy binarization algorithm is applied to remove any minute noise so that we have only the palm lines and the boundary of the hand. Since the palm line reading is done with major lines, we use the morphological characteristics of the analyzable palm lines and fuzzy inference rules. Experiment verifies that the proposed method is better in visibility and thus more analyzable in palm reading than the old method.