• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.35-44
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• 2010

본 논문에서는 입력영상에서 적응적으로 피부색상 모델을 생성하여 얼굴을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 먼저 눈의 특징을 인공신경망에 적용하여 눈 후보를 찾은 후, 그 주변의 색상을 이용하여 피부영역의 색상값 분포를 찾는다. 그 다음은 피부영역으로 검출된 색상값 분포를 이용하여 얼굴영역을 산출하고, 해당 얼굴영역 내에서 입 후보를 찾아 눈 후보와 입 후보의 구조적인 관계가 얼굴 구조와의 일치여부를 판단하여 얼굴영역을 검증하는 과정을 거친다. 이 방법은 눈을 찾아서 피부영역을 적응적으로 검출하기 때문에 기존의 얼굴탐지 방법들의 문제인 피부색상의 왜곡으로 인한 오검출을 해결하였다. 실험은 눈 탐지와, 피부 탐지, 입 탐지, 얼굴탐지에 대해 각각 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 우수한 결과를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.350-356
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• 2017

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4508-4515
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• 2014

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.277-278
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• 2012

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1414-1419
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• 2015

영상에서 피부영역을 탐지하는 방법은 색상 정보를 이용하여 탐지하는 방법이 일반적이다. 하지만 영상의 채도가 낮아지는 경우 색상정보가 손실되어 올바른 피부영역 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 촬영 시 밝은 조명에 의해 채도 정보가 낮아진 피부 영상의 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 색상 보정 절차는 채도 영상 획득 및 저채도 영역 분류, 영역 분할, 분할한 저채도 영역에서의 채도 및 색상값 추출, 색상 보정 순이다. 이 방법은 영상에서 채도가 낮은 부분을 추출한 후 해당 영역 및 주변영역의 색상과 채도를 추출하는 방법을 통해 원 색상과 유사한 색상을 예측하여 적용한다. 따라서 저채도 영역을 올바르게 산출하는 방법이 선행되어야 한다. 저채도 영역을 구하는 과정에서 보다 정확한 영역 분할을 위하여 HSV 색상공간의 Hue 값에 오츠가 제안한 다중문턱치를 이용하여 이진 영상을 만든 후 사용하였다. 170장의 인물 사진들을 사용하여 실험을 수행한 결과, 제안한 방법을 사용하지 않은 피부 결과에 비해 약 5.8% 이상 검출율이 높게 나타났으며, 제안하는 방법이 피부색 탐지를 위한 전처리에 적합함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.19-30
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• 2009

본 논문에서는 입력된 영상에서 얼굴의 구성요소와 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 구성 요소탐지 방법으로는 EyeMap과 MouthMap을 이용하여 눈과 입술을 검출하는 방법을 사용한다. 먼저 눈의 영역을 찾은 후에 그 주변의 색상을 이용하여 피부 영역의 색상값 분포를 찾는다. 피부영역은 YCbCr에서 특징적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리한다. 피부영역으로 검출된 영역의 색상값 분포를 찾고 전체 영상에 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출한다. 여기서 추출된 피부영역을 기반으로 MouthMap을 구하여 입술을 검출한다. 기존의 방법과 달리 환경에 적응된 피부색상모델을 만들 수 있어 피부 영역 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 보다 정확한 입술영역을 찾을 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.609-614
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• 2009

본 논문에서는 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 실시간 금속 물체 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론를 이용하여 금속 물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하는 알고리즘과 차량안의 특정 영역 내에서 FSCF(Fuzzy Skin Color Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 탐지된 동승자의 손 영역을 기점으로 색상기반 원형탐색 기법을 사용하여 최종적으로 위협을 가할 수 있는 금속물체의 후보영역을 설정하고, 제안된 금속 물체 필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.443-450
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• 2009

본 논문에서는 눈 주변의 명암분포를 사용하여 영상에 존재하는 얼굴을 탐지하는 새로운 기술을 개발한다. 제안하는 얼굴탐지의 기본적인 절차는 얼굴구성요소 후보 추출, 눈과 입의 형태정보를 이용한 얼굴구성요소 후보 필터링, 눈 후보 주변영역의 에지와 명암분포를 인공신경망 에 적용하여 좌/우안 분류, 눈-입 조합을 통한 얼굴후보 추출, 코 영역 에지의 존재 유무를 이용한 얼굴 검증 순이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 눈의 주변영역 정보를 인공신경망에 적용하여 좌/우안 정보를 산출하여 얼굴을 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 이 방법은 피부색상을 이용하지 않으므로 다양한 조명환경과 복잡한 배경을 가지는 영상들에 존재하는 얼굴을 탐지할 수 있다. 탐지율 관점에서 기존의 주요 방법들 보다 우수함을 실험을 통하여 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-43
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• 2014

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5834-5840
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• 2013

최근 들어, 초고속의 유무선 인터넷과 스마트 기기가 널리 보급됨에 따라 사진이나 동영상 형태의 유해 영상들이 급속히 보급되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 영상에서 음란성을 대표하는 여성의 유두 영역을 자동으로 추출하여 유해 영상을 보다 효과적으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력된 영상의 RGB 색상공간을 $YC_bC_r$ 공간으로 변환하여 사람의 피부색상 영역을 검출한다. 그리고 본 논문에서 새롭게 정의한 유두 맵을 적용하여 검출된 피부 영역으로부터 유두의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 사용하여 유두의 후보영역 중에서 실제 유두 영역만을 강건하게 필터링하고, 여성의 유두 영역을 포함하고 있는 영상을 유해한 영상이라고 판단한다. 성능을 비교 평가하는 실험결과에서는 제안된 색상과 기하학적인 특징 기반의 알고리즘이 유해 영상을 기존의 방법에 비해 보다 정확하게(4.1% 향상) 탐지한다는 것을 실험을 통해 보여준다.