• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.120-126
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• 2016

본 연구에서는 HCbCr 색 특징과 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴영상을 효과적으로 검출하고 인식하기 위한 방법에 대해 제안한다. 피부색을 검출하는 것은 계산이 빠르고 형태 변형에 강인하여 얼굴을 검출하기에 유용하지만 유사한 색을 갖는 다른 물체를 잘못 검출하기도 한다. 따라서 피부색 검출의 정확도를 높이기 위하여 HSI 색공간과 YCbCr 색공간으로부터 각각 H요소와 CbCr요소를 추출하고 이를 결합하는 방법을 제안하였다. 그리고 각각의 피부색 후보 영역에 대하여 Haar-like 특징을 사용하여 눈을 검출함으로써 얼굴의 정확한 위치를 찾아냈다. 마지막으로 제안된 FCM 기반 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 또 Cambridge ICPR 영상 DB에 대하여 제안된 방법의 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1258-1268
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• 2004

비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.223-226
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• 2011

본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.647-650
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 실제로 실시간 영상내의 객체 추적은 빠른 처리와 많은 연산은 요구하고 고가의 장비가 필요하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 보안시스템에 적용될 수 있게 실시간으로 배경영상을 갱신하면서 객체를 추출 및 추적하고 추출된 객체에서 얼굴을 추출하는 방법을 제안한다. 배경영상과 입력영상의 차이를 이용하여 실시간으로 배경영상을 입력영상으로 대체하여 시간의 흐름에 의한 배경잡음을 최소화하도록 적응적 배경영상을 생성한다 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고 이를 통해 실시간 객체추적을 하였다. 또한 설정된 최소사각영역은 피부색의 RGB 영역에서 얼굴 영역을 추출하는데도 적용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.367-370
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• 2009

증강현실에서 자연스럽고 인간 친화적인 인터페이스로는 비전 기반의 손동작을 이용한 인터페이스가 가장 각광받고 있다. 그러나 복잡한 배경에서 손을 찾고 손동작을 인식하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 배경에 살색을 가진 물체가 많이 있다면 이 문제는 더욱 해결하기 어려워진다. 이 논문은 손 영역을 정확하게 검출 하는 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기본적으로 손과 팔을 포함하는 영역이 다른 피부색 영역과 다른 밝기를 가지고 있다고 가정한다. 구체적으로 제안하는 방법은 밝기 차이를 이용하여 피부색 영역으로부터 손과 팔을 포함하는 영역을 검출한다. 본 논문에서는 밝기 차이를 구분하는 방법으로 �o지(edge) 영상을 이용한다. 그 다음 손과 팔의 기하학적 특징을 이용하여 손목을 찾고 손을 포함하는 사각형 영역을 검출한다. 마지막으로 사각형 영역으로부터 손을 찾아낸다. 손을 찾는 방법 또한 약간 다르지만 비슷한 밝기 기반의 추출 방법을 사용한다. 우리는 간단한 손동작 기반의 증강현실 인터페이스를 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.748-750
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• 2004

본 논문은 연속적으로 입력되는 2차원 얼굴 영상에서 얼굴의 특징 영역들을 추출하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어하는 방법에 관한 연구이다. 2차원 얼굴 영상에서 얼굴을 추출하기 위해 Hue, Saturation 색상 값을 사용하며, 두 가지 색상 값을 이용하여 피부색과 배경색을 분리함으로써 얼굴 영역을 추출 할 수 있다. 추출 된 얼굴에서 특징 영역인 눈 코, 입술 영역 등의 일지를 각각의 영역에 적합한 추출 방법을 이용하여 추출한 뒤, 프레임 별로 영역들의 움직임을 비교함으로써 영역의 움직임 정보를 획득 할 수 있다. 이 정보를 3차원 얼굴 모델에 적용하여 2차원 동영상에서 획득된 대상의 얼굴의 표정을 3차원 얼굴 모델에 실시간으로 표현 할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.499-505
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• 2003

본 논문은 얼굴 인식을 위한 얼굴 요소 및 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 요소는 피부색을 이용하여 추출된 얼굴 영역에서 요소들간의 기하학적 정보를 이용하여 후보 영역을 정하고 후보 영역에서 요소들이 갖고 있는 고유 특성들을 이용하여 추출해 간다. 얼굴 인식에 적용된 얼굴 특징점은 추출된 얼굴 요소들간의 거리, 각 등의 기하학적인 관계로 나타낸다. 실험 결과, 얼굴 구성요소 추출이 잘 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.173-175
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 실제 사진 촬영에서 많이 사용되는 손동작들을 인식하고 자동으로 사진을 촬영하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스마트폰 카메라로부터 획득한 영상에서 피부색의 특징이 잘 나타나는 YCbCr 컬러 공간의 스킨 컬러 정보 값을 기반으로 피부 영역을 추출한다. 추출된 피부 영역에서 Labeling 기법을 적용하여 Contour 정보를 분석한 후, 피부 객체를 추출한다. 추출된 피부 객체에서 손가락의 위치 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후에 손동작을 인식하고, 손동작을 인식한 카메라가 자동으로 사진을 촬영한다. 제안된 방법은 저 사양의 환경에서 손동작을 인식하는 속도가 빠르고, 기존 스마트폰 카메라의 타이머 기능보다 효율적으로 사용이 가능한 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.781-783
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• 2005

본 논문은 손 모양 인식을 이용한 비전 기반의 보행 로봇 제어 시스템을 제안한다. 손의 모양을 인식하기 위해서 움직이는 카메라 영상으로부터 정확한 손의 경계선물 추출하고 추적하는 일이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 민 시프트 방법을 사용한 활성 윤곽선 모델 기반의 추적 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 손 추출기, 손 추적기, 손 모양 인식기 그리고 로봇 제어기, 4개의 모들로 구성된다. 손 추출기는 영상에서 미리 정의된 손의 모양을 가지는 피부색 영역을 추출한다. 추출된 손의 추적은 활성 윤관선 모델과 민 시프트 방법을 사용하여 실행된다. 그 후 Hue moments를 사용하여 추적된 손의 모양을 인식한다. 제안된 방법을 평가하기 위해서 본 논문에서는 2족 보행 로봇 KHR-1에 제안된 방법을 적용 한다.