• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.762-765
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• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.408-410
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• 1998

동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.985-990
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• 2003

본 논문에서는 3차원 사람얼굴의 굴곡표면에 대하여 특징 값들을 추출하여 회전벡터를 이용하여 회전한 후 그들을 분석, 표현하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 정확하게 추출된 굴곡표면의 특징 값들은 3차원 사람얼굴을 세그멘테이션 하는데 적용되었다 사람얼굴의 표면은 메쉬(mesh)모델을 사용하여 파라메타를 계산, 추출하였으며, 추출된 특징 값들은 얼굴표면을 Gaussian과 Mean 곡면 분류표(classification)를 사용하여 임계 값을 사용하지 않고 3D 얼굴표면을 세그멘테이션 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.257-266
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• 2004

본 논문은 윤곽선만을 추출하여 캐리커처를 생성하던 기존의 시스템과 달리 음영을 윤곽선과 합성하여 캐리커처를 생성하는 캐리커처 생성 시스템을 제안한다. 이 방식을 사용할 경우 얼굴의 텍스추어 정보까지 생성시 고려하기 때문에 좀 더 실사형에 근접한 캐리커처를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기만으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 2D 캐릭터에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다. 또, 벡터의 특징으로 인해 모바일 상에서도 적은 용량으로 이용 가능하다. 본 논문은 벡터 형태의 캐리커처를 생성하는 방법과 음영을 제작 및 합성하는 방법을 함께 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.57-66
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• 2011

본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.59-68
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• 1999

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상 모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차원 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다. 본 논문에서는 한국어 10개 모음에 대하여 인식실험하여 비교적 높은 인식율을 얻을 수 있는 것으로 보아 본 연구에서 사용한 특징 벡터를 시간적 변별 요소로서 사용할 수 있음을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.35-37
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• 2019

최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2D-DCT와 EHMM 알고리즘을 이용하여 과적합에 강인한 얼굴 표정인식 방법을 고안하였다. 특히, 본 논문에서는 2D-DCT 특징추출을 위한 윈도우 크기를 크게 설정하여 EHMM의 관측벡터를 추출함으로써, 표정인식 성능 향상을 도모하였다. 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었고, 실험 결과로부터 특징추출 윈도우의 크기가 커질수록 표정 인식률이 향상됨을 확인하였다. 또한, CK 데이터베이스를 이용하여 표정 모델을 생성하고 JAFFE 데이터베이스 전체 샘플을 테스트한 결과, 제안 방법은 87.79%의 높은 인식률을 보였으며, 기존의 히스토그램 특징 기반의 표정인식 접근법보다 46.01~50.05%의 향상된 인식률을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.