• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.112-118
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• 2009

피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.396-405
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• 2001

일반적으로 피부색과 유사한 칼라가 포함된 복잡한 배경으로부터 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용해 얼굴영역을 정확하게 추출하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 초기 피부색 범위를 점진적으로 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 초기 피부색 범위는 인터넷에서의 다양한 영상으로부터 얼굴 영역의 피부색 분포를 분석하여 매우 밀집되어 나타나는 범위로 선정한다. 피부색 범위를 확장함에 따라 영상 공간에서의 얼굴후보 영역도 확장되어 나타나는데, 확장 단계별로 확장된 얼굴 후보 영역이 실제 얼굴임을 검증하기 위해 얼굴의 모양정보와 얼굴 기관의 위치적 정보를 사용한다. 모양 제한자로는 타원의 특성과 외접 사각형(bounding box)의 가로와 세로의 비율을 사용한다. 얼굴 기관으로는 눈과 입만을 사용했는데, 얼굴 후보 영역 내부의 가로 방향성을 가지는 경계가 주로 눈과 입의 영역임에 착안한 것으로서 비교적 수월하게 추출할 수 있기 때문이다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11C호
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• pp.1040-1048
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• 2009

본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.

• 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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권1호
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• pp.141-156
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• 2013

In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.138.3-138
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• 2001

Because face has non-rigid structure and is influenced by illumination, we need robust face detection algorithm with the variations of external environments (orientation of lighting and face, complex background, etc.). In this paper we develop a new face detection algorithm to achieve robustness. First we transform RGB color into other color space, in which we can reduce lighting effect much. Second, hierarchical image segmentation technique is used for dividing a image into homogeneous regions. This process uses not only color information, but also spatial information. One of them is used in segmentation by histogram analysis, the other is used in segmentation by grouping. And we can select face region among the homogeneous regions by using facial features.

• 한국의류산업학회지
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• 제8권2호
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• pp.214-224
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• 2006

Computer graphics mean a reproduction of various information through image processing or the technology that is widely thought in makeup areas also, recently. Especially, Adobe Illustrator, unlike Adobe Photoshop used in image editing and correction, is software suitable for image drawing and reproducing beauty makeup. Beauty makeup is a work adorning human body to fit to the aesthetic standard in that period, and is a plastic art expressing shapes, colors and textures using design elements. Adobe Illustrator is a 2D graphics designing images using shapes having plane colors. In this study I studied techniques reproducing each element of contours and colors of beauty makeup through Adobe Illustrator CS. In other words, I have prepared a reference data by studying techniques reproducing beauty makeup using Adobe Illustrator CS. In this study, though, I couldn't try various things, because I limited facial contour and skin color to only one kind. Therefore, I hope, in the future, others can expand the ethnics of using Adobe Illustrator in more enriched ways by working on various facial contours and skin colors.

• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.16-22
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• 2012

In this paper we propose a method for verifying video in a video telephony system implemented in DM6446 DaVinci Processor. Each frame is categorized either error free frame or error frame depending on the predefined criteria. Human face is chosen as a basic means for authenticating the video frame. Skin color based algorithm is implemented for detecting the face in the video frame. The video frame is classified as error free frame if there is single face object with clear view of facial features (eyes, nose, mouth etc.) and the background of the image frame is not different then the predefined background, otherwise it will be classified as error frame. We also implemented the image histogram based NCC (Normalized Cross Correlation) comparison for video verification to speed up the system. The experimental result shows that the system is able to classify frames with 90.83% of accuracy.

• 대한한의학회지
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• 제44권4호
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• pp.136-149
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• 2023

Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, we proposed a model to quantitatively classify cold sensitivity using a fully automated facial image analysis system. Methods: We investigated cold sensitivity in 452 subjects. Cold sensitivity was determined using a questionnaire and the Cold Pattern Score (CPS) was used for analysis. Subjects with a CPS score below the first quartile (low CPS group) belonged to the cold non-sensitivity group, and subjects with a CPS score above the third quartile (high CPS group) belonged to the cold sensitivity group. After splitting the facial images into train/validation/test sets, the train and validation set were input into a convolutional neural network to learn the model, and then the classification accuracy was calculated for the test set. Results: The classification accuracy of the low CPS group and high CPS group using facial images in all subjects was 76.17%. The classification accuracy by sex was 69.91% for female and 62.86% for male. It is presumed that the deep learning model used facial color or facial shape to classify the low CPS group and the high CPS group, but it is difficult to specifically determine which feature was more important. Conclusions: The experimental results of this study showed that the low CPS group and the high CPS group can be classified with a modest level of accuracy using only facial images. There was a need to develop more advanced models to increase classification accuracy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-221
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• 2003

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 과정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다. 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.