• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.1041-1049
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• 2000

A face recognition algorithm for the user identification procedure of automatic teller machine(ATM), as an application of the still image processing techniques is proposed in this paper. In the proposed algorithm, face recognition techniques, especially, face region detection, eye and mouth detection schemes, which can distinguish abnormal faces from normal faces, are proposed. We define normal face, which is acceptable, as a face without sunglasses or a mask, and abnormal face, which is non-acceptable, as that wearing both, or either one of them. The proposed face recognition algorithm is composed of three stages: the face region detection stage, the preprocessing stage for facial feature detection and the eye and mouth detection stage. Experimental results show that the proposed algorithm can distinguish abnormal faces from normal faces accurately from restrictive sample images.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.153-156
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• 2007

In this paper, we propose a fast face detection approach using PCA and SVM. In our detection system, first we filter the face potential area using statistical feature which is generated by analyzing local histogram distribution. And then, we use SVM classifier to detect whether there are faces present in the test image. Support Vector Machine (SVM) has great performance in classification task. PCA is used for dimension reduction of sample data. After PCA transform, the feature vectors, which are used for training SVM classifier, are generated. Our tests in this paper are based on CMU face database.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.606-614
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• 2012

AdaBoost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 방법은 가장 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출 알고리즘의 하나로 이를 향상하거나 확장한 많은 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 이전의 접근들은 대부분 정면 얼굴만을 다루고 있고 AdaBoot 알고리즘을 정면과 기울어진 얼굴에 동일한 특징으로 적용함으로써 기울어진 얼굴에 대한 분별 성능이 제한적이었다. 또한 회전된 얼굴을 검출하기 위하여 입력된 영상을 회전하여 정면 얼굴 검출 방법을 적용하거나 회전된 각도에 따라 다른 검출기를 적용하는 기존 기법들은 연산량이 많고 검출률이 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 JointBoost를 이용한 기울어진 얼굴 검출 방법을 제안한다. JointBoost를 통해 클래스간의 공유된 feature들를 찾음으로써 연산량과 샘플 복잡도를 감소시켰다. 실험 결과를 통해 제안된 방법의 검출률이 동일한 반복 횟수를 가지는 학습에서 기존의 AdaBoost 기법에 비해 2% 이상 우수함을 보인다. 또한 제안된 방법은 얼굴의 존재를 검출할 뿐만 아니라 기울어진 방향에 대한 정보도 제공할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.40-49
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• 2018

We propose a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. We propose detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). The feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance of intra-class variance and inter class variance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. Experimental results show that the proposed method has a wider distribution when the input image is rotated $45^{\circ}$ left / right. We can improve the recognition rate by applying this feature value to a single algorithm and complex algorithm, and it is possible to recognize in real time because it does not require much calculation amount due to dimensional reduction.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.520-525
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• 2014

Generally, feature area detection methods are widely used for face expression recognition by detecting the feature areas of human eyes, eyebrows and mouth. In this paper, we proposed a face expression recognition method using the histograms of the face, eyes and mouth for many applications including robot technology. The experimental results show that the proposed method has a new type of face expression recognition capability compared to conventional methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.1-10
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• 2008

본 논문에서는 기존에 얼굴 검출에 사용된 ICT(Improved Census Transform) 변환을 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴 특징을 검출하는 하드웨어를 설계하였다. 파이프라인 구조를 이용하여 동작 속도를 높였고, ICT 변환, 메모리 공유, 동작 과정의 세분화를 통하여 메모리 사용량을 줄였다. 본 논문에서 사용한 알고리즘을 얼굴 검출 및 인식 분야에서 테스트용으로 주로 쓰이는 BioID 데이터베이스(database)를 이용하여 테스트한 결과 100%의 검출률을 보였고, 설계한 하드웨어의 결과도 이와 동일하였다. 또한 Synopsys사의 Design Compiler와 동부아남사의 $0.18{\mu}m$ library를 이용하여 합성한 결과 총 $376,821{\mu}m2$의 결과를 얻었고 78MHz의 동작 클럭 하에서 17.1msec의 검출 속도를 보였다. 본 논문은 소프트웨어 형태의 알고리즘을 임베디드 하드웨어로 구현함으로 인하여 실시간 처리의 가능성을 보였고, 저가격, 높은 이식성에 대한 가능성을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1252-1255
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• 2002

In this paper, face recognition algorithm, by using skin color information of HSI color coordinate collected from face images, elliptical mask, fratures of face including eyes, nose and mouth, and geometrical feature vectors of face and facial angles, is proposed. The proposed algorithm improved face region extraction efficacy by using HSI information relatively similar to human's visual system along with color tone information about skin colors of face, elliptical mask and intensity information. Moreover, it improved face recognition efficacy with using feature information of eyes, nose and mouth, and Θ1(ACRED), Θ2(AMRED) and Θ 3(ANRED), which are geometrical face angles of face. In the proposed algorithm, it enables exact face reading by using color tone information, elliptical mask, brightness information and structural characteristic angle together, not like using only brightness information in existing algorithm. Moreover, it uses structural related value of characteristics and certain vectors together for the recognition method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.155-167
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• 2007

사상의학에서는 사람을 네 종류로 구분하며, 한의사들은 종종 이 네 종류에 기반을 두어 특별한 건강 정보와 치료 방법을 제안한다. 얼굴의 특징 비율(표 1)은 사상체질을 판단하는데 있어서 매우 중요한 기준으로 사용되는데, 본 논문에서는 측면얼굴에서 특징 비율을 추출하기 위한 시스템을 제안하였다. 특징 비율을 얻기 위해서는 두 가지를 고려하여야 한다. 하나는 대표 특징들을 선택하는 것이고, 다른 하나는 측면 얼굴 이미지에서 효과적으로 관심 영역을 검출하고, 정확하게 특징 비율을 계산하는 것이다. 논 논문에서 제시한 시스템에서는 적응형 색상 모델을 사용하여 배경에서 측면 얼굴을 분리하였고, 관심 영역 검출을 위해서 기하 모델에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 이미지 크기와 머리 포즈에 따른 이미지 변화에 의해서 야기되는 에러 분석을 제시하였다. 제시한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 173명의 한국인 왼쪽 얼굴 사진을 이용하여 시스템을 테스트하였고, 정면 사진과 측면 사진을 함께 사용하였을 경우 정면 사진만을 사용한 경우보다 17.99%의 성능 향상을 나타내었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.921-926
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• 2014

얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.