• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.156-163
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• 2004

본 논문에서는 적응적 얼굴영역 검출과 얼굴 특징자 평가함수를 사용한 실시간 얼굴인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 명암도 정보와 타원마스킹 기법뿐만 아니라 인종별 얼굴피부색을 사용하여 정확한 얼굴영역을 적응적으로 검출 가능하다. 또한 제안한 알고리즘은 얼굴 특징자 및 얼굴특징자간 기하학적 평가함수를 사용하여 얼굴 인식 효율을 개선하였다. 제안한 알고리즘은 생체인증 및 보안 시스템 분야에 사용 가능하다. 실험에서는 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 실 영상을 사용하였으며 실험 결과 기존의 방법보다 얼굴 영역 검출뿐만 아니라 얼굴인식 성능을 개선하였다.

• 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.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.261-268
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• 2014

Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method's classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.294-301
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• 2022

COVID-19 is a crisis with numerous casualties. The World Health Organization (WHO) has declared the use of masks as an essential safety measure during the COVID-19 pandemic. Therefore, whether or not to wear a mask is an important issue when entering and exiting public places and institutions. However, this makes face recognition a very difficult task because certain parts of the face are hidden. As a result, face identification and identity verification in the access system became difficult. In this paper, we propose a system that can detect masked face using transfer learning of Yolov5s and recognize the user using transfer learning of Facenet. Transfer learning preforms by changing the learning rate, epoch, and batch size, their results are evaluated, and the best model is selected as representative model. It has been confirmed that the proposed model is good at detecting masked face and masked face recognition.

• 전기학회논문지
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• 제63권12호
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• pp.1667-1670
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• 2014

This paper describes a method for detecting the pupil region and identification of the eye status for driver drowsiness detection system. This program detects a driver's face and eyes using viola-jones face detection algorithm and extracts the pupil area by utilizing mean values of each row and column on the eye area. The proposed method uses binary images and the number of black pixels to identify the eye status. Experimental results showed that the accuracy of classification eye status(open/close) was above 90%.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.109-116
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• 2019

본 논문은 얼굴 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 얼굴 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM) 알고리즘을 이용하여 얼굴 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 얼굴 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 얼굴 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.373-376
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• 2013

Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 3부
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• pp.172-177
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• 2008

생체 인식은 개인의 고유한 생체 정보를 획득하여 개인 식별에 이용하는 기술로, 그중 얼굴 인식은 사용자의 편의성과 비강제성이라는 장점이 있는 응용기술로 평가 받고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 기술동향을 살펴보고 얼굴 영역 추출, 특정 추출, 매칭을 포함한 시스템에 대해 논한다. 얼굴 영역 추출에는 얼굴 형판 정합 방법과 얼굴 요소의 검출에 의한 방법을, 특정 추출에서는 PCA 와 LDA 등의 방법을, 그리고 매칭을 통한 인증 단계에서는 최근접 분류기를 소개한다. 다양한 얼굴 인식 기법들이 제시됨에 따라 공인된 성능 평가 방법이 필요하게 되는데, 대용량 표준 얼굴 DE의 구축과 얼굴 인식 성능 평가 방법 개발의 필요성을 제시한다. 향후 얼굴인식 시스템에서는 조명, 자세, 표정의 변화를 어떻게 보정하여 인식 할 것인가 하는 것이 연구되어야 할 핵심 분야로서 3차원 얼굴 영상 복원 기술을 통한 해결방법을 살펴본다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-22
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• 2006

얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.201-209
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• 2009

In this paper, we deal with the performance evaluation method of user identification and user tracking for intelligent robots using face images. This paper shows general approaches for standard evaluation methods to improve intelligent robot systems as well as their algorithms. The evaluation methods proposed in this paper can be combined with the evaluation methods for detection algorithms of face region and facial components to measure the overall performance of face recognition in intelligent robots.