• 복식
• /
• 제64권4호
• /
• pp.1-20
• /
• 2014

The purpose of this study is to suppose makeup design based on formative elements of facial image according to the facial image type of Korean women in their 20s. For this study, literature review were performed. Surveys were conducted twice for empirical research. The survey targeted 220 university students in their 20s. SPSS 12.0 statistics program was used to analyze the results, and T-test, ANOVA, Scheff$\acute{e}$ test. The results of the study are as follows. First, it was concluded that the effective structural formative elements are different according to the types of facial image. Second, by analyzing the differences in perceiving naked facial image and modified face shape image, modified skin color image, modified makeup color image of all types of facial image, it was found that the formative elements are different according to facial images, and that there are differences in the effectiveness of each factors.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.171-187
• /
• 2023

저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제47권1호
• /
• pp.17-24
• /
• 2020

이 연구의 목적은 소아 얼굴 연조직의 선형 길이를 비교하여 삼차원 입체영상의 정확성과 재현성을 평가하는 것이다. 연구는 7 - 12세 아동 15명을 대상으로 하였다. 환자의 안모에 23개의 계측 점을 표시하고, 전자 캘리퍼를 이용하여 16 개의 선형길이를 직접 2번 계측하였다. 3차원(3D) 스캐너를 이용하여 2개의3D 얼굴 영상을 만들었으며, 직접계측과 동일한 16개의 선형 길이를 계측하였다. 연구결과 정확성 평가에서 전체 평균 차이 값은 0.9 mm였다. 3D 영상의 재현성은 직접계측의 재현성과 거의 유사한 정도로 나타났다. 이에 따라 이 3D 영상장비는 소아에서 임상적으로 충분한 정확성과 재현성을 가지고 있었다. 3D 영상 시스템은 정확한 이미지를 위하여 대상의 협조가 필요하다. 소아의 정확한 3D영상을 얻기 위한 구체적인 지시사항을 바탕으로 촬영을 한다면, 이 3D 영상 장비는 향후 소아의 성장과 발달을 조사하고, 소아교정치료에서 결과를 평가하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
• /
• 제30권2호
• /
• pp.335-337
• /
• 2008

An eye detection method for facial images using Zernike moments with a support vector machine (SVM) is proposed. Eye/non-eye patterns are represented in terms of the magnitude of Zernike moments and then classified by the SVM. Due to the rotation-invariant characteristics of the magnitude of Zernike moments, the method is robust against rotation, which is demonstrated using rotated images from the ORL database. Experiments with TV drama videos showed that the proposed method achieved a 94.6% detection rate, which is a higher performance level than that achievable by the method that uses gray values with an SVM.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1988년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.477-480
• /
• 1988

A new image coding system called knowledge- based coding is presented which uses positively the knowledge for coding objects. The 3- dimensional model and the psychological knowledge for a person's face can be used as the knowledge for a coding system, when a person's face is coding object. A transmitter analyzes input images and a receiver synthesizes output images using them. The construction of 3-dimensional model and the introduction of the psychological knowledge to the new coding system are discussed. The basic facial expressions are synthesized from a neutral face using them. The synthesized images are very natural.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제35C권8호
• /
• pp.60-67
• /
• 1998

We studied the effects of fractional fourier transform in face recognition, in which only the amplitude spectra of transformed facial images were used.We used two recently developed face recognition methods, the most effective feature (MEF) method (i.e., eigenface method) and most discriminating feature (MDF) method, and the effects of th etransform for th etwo methods were consistent. We confirmed that the recognition rate by the use of MDF method is better than that consistent. We confirmed that the recognition rate by the use of MDF method is better than that by MEF regardless of the order to transform, these methods provided slightly better results when the order was 1 than for any other order values. Only when the order was close to 1, the recognition rates were robust to the shift of the input images, and the trend that the recognition rates decreased as the input size varied was independent of the order. From these results, we fond that it is most advantageous to use the amplitude spectra of the conventional fourier transform whose order is 1.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2021

감정인식은 응용 분야의 다양성으로 많은 연구가 이루어지고 있는 기술이며, RGB 영상은 물론 열화상을 이용한 감정인식의 필요성도 높아지고 있다. 열화상의 경우는 RGB 영상과 비교해 조명 문제에 거의 영향을 받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상도로 성능 높은 인식 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 얼굴 열화상 기반 감정인식의 성능을 높이기 위한 Divide and Conquer 기반의 CNN 학습전략을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 분류가 어려운 유사 감정 클래스를 confusion matrix 분석을 통해 동일 클래스 군으로 분류하도록 학습시키고, 다음으로 동일 클래스 군으로 분류된 감정 군을 실제 감정으로 다시 인식하도록 문제를 나누어서 해결하는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여, 제안된 학습전략이 제시된 모든 감정을 하나의 CNN 모델에서 인식하는 경우보다 모든 실험에서 높은 인식성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.491-498
• /
• 2016

본 논문은 MBTI 성격 유형을 '5요인 성격 특성 요소'로 분류한 카테고리화, 각각의 유형에 해당하는 유명인의 이미지를 기반으로 하는 시각화를 기반으로 한다. 이 두 특성을 이용하여 사용자의 MBTI 성격 유형을 시각화하여 표현할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 기존의 문자화되어 있는 유형의 특성을 시각화하여 이해하기 쉽게 보여준다는 것에 의의가 있다. 전체적인 시스템은 '5요인 성격 특성 요소'를 활용하여 카테고리 별 특성을 반영한 배경 생성 과정과 16가지 MBTI 유형에 해당하는 유명인 이미지의 결합으로 구성되었다. 첫째, '5요인 성격 특성 요소'는 MBTI 성격 유형을 4가지 카테고리로 분류하는데 각각의 카테고리 별 특성은 색상 및 선과 같은 시각적 요소들을 이용하여 배경을 만드는 기반이 된다. 둘째, 유형별 유명인의 이미지는 문자적 설명을 대신한다. 유형을 대표하는 유명인의 이미지에는 각기 다른 채도를 적용하여 이용자가 직관적으로 구별할 수 있도록 했다. 결과적으로, 해당 시스템은 이용자가 이용자 본인의 원 유형과 유사 유형 및 반대 유형 그리고 타 유형에 대한 정보까지도 얻을 수 있게 한다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
• /
• 제31권2호
• /
• pp.149-157
• /
• 2009

Purpose: This study was to evaluate the validity of superimposition range at facial images constructed with 3-dimensional (3D) surface laser scanning system. Materials and methods: For the present study, thirty adults, who had no severe skeletal discrepancy, were selected and scanned twice by a 3D laser scanner (VIVID 910, Minolta, Tokyo, Japan) with 12 markers placed on the face. Then, two 3D facial images (T1-baseline, T2-30 minutes later) were reconstructed respectably and superimposed in several manners with $RapidForm^{TM}2006$ (Inus, Seoul, Korea) software program. The distances between markers at the same place of face were measured in superimposed 3D facial images and measurement were done all the 12 makers respectably. Results: The average linear distances between the markers at the same place in the superimposed image constructed by upper 2/3 of the face was $0.92{\pm}0.23\;mm$, in the superimposed image constructed by upper 1/2 of the face was $0.98{\pm}0.26\;mm$, in the superimposed image constructed by upper 1/3 of the face and nose area was $0.99{\pm}0.24\;mm$, in the superimposed image constructed by upper 1/3 of the face was $1.41{\pm}0.48\;mm$, and in the superimposed image constructed by whole face was $0.83{\pm}0.13\;mm$. There were no statistically significant differences in the liner distances of the makers placed on the area included in superimposition range used for partial registration methods but there were significant differences in the linear distances of the markers placed on the areas not included in superimposition range between whole registration method and partial registration methods used in this study. Conclusion: The results of the present study suggest that the validity of superimposition is decreased as superimposition range is reduced in the superimposition of 3D images constructed with 3D laser scanner for the same subject.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권5호
• /
• pp.395-402
• /
• 2009

본 연구는 표정 인식률을 개선하기 위한, 강도가 다른 표정을 인식하는 새로운 표정 인식 방법을 제안한다. 사람마다 다르게 나타나는 표정과 표정마다 다른 강도는 표정 인식률 저하에 지대한 영향을 미친다. 하지만 얼굴 표정의 다양한 강도를 처리하는 방법은 많이 제시되지 않고 있다. 본 연구에서는 표정 템플릿과 표정 강도 분포모델을 이용하여 다양한 얼굴 표정 강도를 인식하는 방법을 제시한다. 표정 템플릿과 표정강도 분포모델은 얼굴의 특징 부위에 표시한 관심 점과 얼굴 특징 부위간의 움직임이 다른 표정과 강도에 따라 어떻게 달라지는지 설명하여 표정 인식률 개선에 기여한다. 제안 방법은 정지 이미지뿐만 아니라 비디오시퀀스에서도 빠른 측정 과정을 통해 다양한 강도의 표정을 인식할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 연구가 특히 약한 강도의 표정에 대해 타 방법보다 높은 인식 결과를 보여 제안 방법이 다양한 강도의 표정 인식에 강건함을 알 수 있다.