• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.748-753
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• 2012

본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.520-528
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• 2013

메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 디지털 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근에 다양한 메이크업 스타일을 지원하는 시뮬레이션 시스템들이 개발되었지만, 대부분의 시스템들이 2차원 얼굴 영상을 사용하기 때문에 피부를 사실적으로 표현하는데 제약이 많다. 본 연구에서는 피부의 거칠기와 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 3차원 메이크업 방법을 개발하였다. 제안 방법은 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 피부 파라미터 값을 변경하면서 메이크업을 시뮬레이션할 수 있다. 또한 포인트 기반 형상표현을 사용하여 3차원 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 얼굴 부위에 따라 반사도를 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.648-654
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• 2009

본 논문에서는 얼굴을 인식하기 위한 쌍대각 2차원 LDA를 제안하였다. 기존의 Dia2DPCA와 Dia2DLDA가 대각 방향 영상들의 행 변화량과 열 변화량 사이의 상관을 제한하기 위하여 제안되어지고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상들의 행방향으로 동작한다. 제한 방법에 있어서 행방향의 투영 행렬은 기존 방법과 전혀 다르게 대각 방향 얼굴 영상들의 열 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 그리고 열방향의 투영 행렬은 대각방향 얼굴 영상들의 행 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 좌우 양측의 투영 방법은 투영 행렬들을 좌우로 곱함으로써 적용된다. 그 결과로 특징 행렬의 차원과 계산 시간이 감소된다. ORL 얼굴 데이터베이스에서 수행된 실험들은 Frobenius, Yang, AMD와 같은 3가지 거리 척도를 사용하여 2DPCA, B2DPCA, 2DLDA 등과 같은 다른 얼굴 인식 방법들보다 제안된 방법의 인식률이 높음을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.437-446
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• 2012

흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.79-87
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어 있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.982-989
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• 2007

본 논문에서는 사용자의 시점과 환경을 고려한 3DTV 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다시점 영상의 부 복호화기, 얼굴 추적, 2D/3D동영상 입체 변환으로 구성된다. 다시점 영상에 입체감을 부여하기 위한 방법 중 실시간 처리가 가능한 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 2D/3D 동영상 입체 변환을 이용하여 입체 영상을 생성하였다. 기존의 2D/3D 동영상 입체 변환은 다시점 영상을 고려한 변환 방법이 아니기 때문에 다시점 영상의 시점 변화 시 다른 시점의 영상을 사용하여 불안정한 입체 영상을 생성한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다시점 영상에 적합하도록 시점 변화 시를 고려한 2D/3D변환방법을 사용함으로써 시점 변화 시 안정된 입체영상을 생성할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.461-472
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상의 정합값(matching)을 통한 얼굴 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 얼굴색상 정보의 RGB컬러공간을 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역 검출하였다. 추출된 얼굴영역으로부터 눈 형판(template)을 적용하여 눈 사이의 거리와 기울어짐, 코와 입에 대한 특징의 기하학적인 특징 벡터를 추출하였다. 또한 제안한 방법은 2차원 특징정보 뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 눈, 코, 입의 특징을 추출할 수 있었다. 실험을 통하여 약 1m이내 거리에서 73%의 일치율을 보였고, 약 1m이후 거리에선 52%의 일치율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.410-412
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• 2012

메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근 다양한 환경을 고려한 여러 메이크업 시뮬레이션이 개발되었지만, 대부분의 시스템은 2차원 영상에서 이루어지며 제한된 조건에서의 시뮬레이션 결과만 확인할 수 있다. 본 연구에서는 측정된 피부의 거칠기와 반사도를 적용하고 적용된 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 메이크업 시스템을 개발하였다. 개발된 시뮬레이션 방법을 사용시 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 측정된 반사도를 사용하여 빛을 고려한 메이크업을 시뮬레이션 할 수 있다. 정점 기반 형상표현을 사용하여 3차원 모델의 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 반사도를 얼굴 부위에 따라 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 또한 사용자에게 반사도를 직접 조절 가능하게 함으로서 보다 사실적인 3차원 메이크업을 가능하게 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.546-549
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• 2005

본 논문에서는 잡음제거와 주요성분분석을 이용한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 잡음제거는 필터링과 1차 모멘트 평형이동을 조합하여 영상의 특징정보와 관계가 없는 배경을 제거함을 위한 것이고, 주요성분분석은 얼굴영상의 주요성분인 2차원의 중복성분이 제거된 특징을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 768*576 픽셀 크기를 갖는 24개의 AR얼굴영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 제안된 얼굴인식이 잡음제거를 하지 않은 기존의 얼굴인식에 비해 주요성분의 개수에 따른 압축성능, 특징추출 시간, 그리고 city-block, Euclidean, negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에 있어서 보다 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2010

일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.