• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
• /
• pp.40-44
• /
• 1998

사용자에 게 친근감 있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.[5][6] 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 표정 합성을 위한 애니메이션 방법 을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특정 사람에게 정합 하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다 본 논문에서는 한국인의 자연스러운 얼굴 표정합성을 위하여, 한국인의 표준얼굴에 관한 연구결과를 토대로 한국인 얼굴의 특징을 반영한 일반모델을 만들고 이를 이용하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있도록 하였다. 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반 한 표정 합성방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.

• 인지과학
• /
• 제33권2호
• /
• pp.95-107
• /
• 2022

다른 인종의 얼굴 인식에 대한 연구는 지각, 정서, 사회문화적인 과정 등 다양한 수준에서 연구되어 왔다. 특히, "다른 인종 효과(other race effect, ORE)"와 관련된 많은 수의 연구들에서, 신원이나 정서와 같은 얼굴에 대한 미묘한 정보가 처리되는 과정에서 '다른 인종'이라는 인종적인 요소가 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 인종적인 요소가 아닌, 다른 인종의 얼굴에 대한 인지적인 조절로 ORE를 설명하려는 연구는 거의 없다. 본 연구는 다른 인종의 얼굴을 처리함에 있어서 생소하기(낯설기) 때문에 나타날 수 있는 인지적인 작용 여부를 사건관련전위(event-related potential, ERP)를 이용하여 연구하였다. 22명의 한국인과 9명의 백인에게 한국인과 백인의 정서가 표현된 얼굴사진을 보여주면서 성별 분류과제를 수행하였다. 한국인의 경우 백인의 얼굴 사진에 대하여 한국인의 얼굴 사진보다 더 증가된 P3 전위 값을 보였고, 이러한 결과는 한국인들이 자극 인식 초기 과정에서 다른 인종의 얼굴 사진에 대하여 더욱 주의를 기울인 것으로 해석할 수 있다. 흥미롭게도, 백인들은 한국인의 얼굴 사진을 보았을 때 증가된 P3 전위 값을 보이지 않았는데, 아마도 실험에 참여한 백인들의 경우 한국에서 생활을 하면서 많은 사회적인 상호작용을 통하여 한국인 얼굴에 대하여 탈민감화 되어 한국인의 얼굴이 더 이상 생소하지 않기 때문인 것으로 생각된다. 이러한 결과는 다른 인종의 얼굴은 자동적으로 주의를 끌어당기는 높은 각성수준을 갖는 현저한 자극이지만, 반복적인 노출만으로도 탈민감화 되어 타인종의 얼굴에 대한 각성수준이 낮아질 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1100-1101
• /
• 2023

얼굴인식 모델이 서양인 얼굴에 맞춰져 있어 한국인 얼굴에 대한 인식 성능 향상이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴인식 모델에 AIHub에서 제공하는 한국인 얼굴 데이터 셋을 추가하고, 서양인 비교되는 한국인의 특징을 추가하여 얼굴인식을 진행하였다. contrastive learning의 image pair 쌍의 적합한 비율 평가를 계층적으로 진행하여 한국인 인식 성능을 높인 VGG-Kface를 제안한다.

• 출판저널
• /
• 통권154호
• /
• pp.2-3
• /
• 1994

이 책은 선사유물, 불상이나 탱화, 고분벽호, 토우, 장숭, 탈 무속화에 표현된 얼굴과, 외국인이 본 우리의 얼굴 등에서 '역사 속의 얼굴'을 찾고 있다. 하지만 책을 뒤적이다 보면, 그 표현법이 다를 뿐 각 양식에 나타난 얼굴들은 분명 우리의 얼굴이라는 사실을 깨닫게 된다. "우리는 어떤 얼굴을 가진 민족인가?" 이 질문에 현답을 제시하고 있다.

• 디자인학연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.39-50
• /
• 2004

본 연구에 앞서 2002년 10월에 한국인 20대 대학생들을 상대로 실시한 설문조사 결과 애니메이션에 등장하는 한국과 일본의 여성 캐릭터의 모습은 차별성이 적고, 일반적으로 눈이 크고, 코가 오뚝하며, 얼굴은 계란형이고, 눈이나 입은 지나치게 과장되게 표현되어 캐릭터에 대한 호감이 적다는 사실을 발견하게 되었다. 본 연구는 한국인 20대 여성의 얼굴 특징을 일본인 20대 여성과 비교하여 관념적, 생물학적 관점에서 조사한 후 이를 토대로 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴의 특징을 관상학을 적용하여 제작하고, 이에 대한 객관적인 검증을 거쳐 한국 여성 캐릭터의 표준 근거를 제시해 보고자 하였다. 연구 결과 우리나라 사람들은 관념적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 귀엽고 착한 성격, 착하고 조용한 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답다 라고 느끼며 호감형으로 생각하는 반면 생물학적 관점에서 본 얼굴 형태소의 특징을 바탕으로 제작한 여성 캐릭터와 신경질 적이거나, 불만이 많은 성격의 여성 캐릭터에 대해서는 한국인답지 않다고 느끼고 비호감형으로 생각하는 것으로 조사되었다. 이는 특징이 강한 얼굴과 과장된 표현, 그리고 비호감형에 대해서는 한국인과 거리가 멀다고 느끼는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 정리한 애니메이션에서 자주 등장하는 7가지 성격별 한국인 여성 캐릭터와 그에 따른 해당 성격과의 상관관계에 대한 반응에서는 73.5%의 일치율을 보였는데, 이는 한국인 여성 캐릭터의 성격에 따른 얼굴 형태소 특징을 동양관상학을 바탕으로 접근한 것이 한국인 캐릭터 제작에 있어 비교적 효과적일 수 있으며 본 연구에서 제작한 캐릭터는 실제의 얼굴을 바탕으로 하고 있지만, 성격별 얼굴의 각 부분별 특징을 캐릭터 제작에 적용한다면 보다 다양한 한국인 여성 캐릭터를 제작할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.465-468
• /
• 2002

최근 컴퓨터를 이용한 시각 분야가 발전하면서 인간과 관계된 연구가 중요시 되어, 사람과 컴퓨터의 인터페이스에 대한 새로운 시도들이 다양하게 이루어지고 있다. 특히 얼굴 형상 모델링과 얼굴 표정변화를 애니메이션 화하는 방법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 그 용도가 매우 다양하고, 적용 범위도 증가하고 있다. 본 논문에서는 한국인의 얼굴특성에 맞는 표준적인 일반모델을 생성하고, 실제 사진과 같이 개개인의 특성에 따라 정확한 형상을 유지할 수 있는 3차원 형상 모델을 제작한다. 그리고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위하여, 근육모델 기반의 얼굴표정 생성 시스템을 개발하여, 자연스럽고 실제감 있는 얼굴애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.436-438
• /
• 2001

본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.459-460
• /
• 2021

본 논문에서는 BEGAN을 활용한 한국인 얼굴 데이터 생성을 위한 최적의 Hyper Parameter를 제안한다. 연구에서는 GAN의 발전된 모델인 BEGAN을 이용한다. 위의 모델을 작성하기 위하여 본 논문에서는 Anaconda 기반의 Jupyter Notebook에서 Python Tensorflow 모델을 작성하여 테스트하고, 만들어진 모델을 FID를 통해 모델의 성능을 비교한다. 본 연구에서는 제안하는 방법들을 통해서 만들어진 모델을 이용해 한국인 얼굴 데이터를 구하고, 생성된 이미지에 대한 정량적인 평가를 진행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.370-372
• /
• 2001

본 논문에서는 컬러 정지 영상을 대상으로 상반신 인물 영상이 입력되었을 때, 얼굴 영역을 추출하고 검증하는 방법을 제안한다. 본 논문의 얼굴 추출과정은 1단계로 영상 내 피부색 영역을 추출한 다음, 후보 영역들에 대한 공간적 제한조건을 이용하여 1차 얼굴 후보 영역을 결정한다. 2단계에서는 얼굴 구성 요소 중 가장 두드러진 특징으로서 눈 영역을 탐색하고, 눈 영역을 기준으로 한국인의 얼굴에 대한 구조적 통계값을 적용한다. 이로서 얼굴 포함 최소 사각형 후보 영역을 결정한다. 마지막 3단계에서는 영상 내 색상 정보와 공간 정보 그리고 구조적 통계치로부터 결정된 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 영역의 텍스춰(texture)를 Wavelet Packet Analysis를 이용해 조사함으로써 얼굴 영역을 확정하게 된다. 일반적으로 2단계에서 대부분의 얼굴 영역이 결정되지만 3단계에서 얼굴 내 텍스춰 정보를 활용하면 보다 적절한 얼굴 포함 사각형의 범위를 결정할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.476-483
• /
• 2014

본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.