• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.647-656
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• 2003

본 논문에서는 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 캐리커처를 자동으로 생성해 주는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기반으로 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 이용가능하다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.20-25
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• 2016

디지털 빅데이터 시대가 도래함에 따라 다양한 분야에서 하둡 플랫폼이 널리 사용되고 있지만, 하둡 맵리듀스 프레임워크는 대량의 작은 파일들을 처리하는데 있어서 네임노드의 메인 메모리와 맵 태스크 수가 증가하는 문제점을 안고 있다. 또한, 맵리듀스 프레임워크에서 하드웨어 기반 데이터 병렬성을 지원하는 GPU를 활용하기 위해서는 C++ 언어 기반의 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 수행하기 위한 방식이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이미지 빅데이터를 처리하기 위해 하둡 플랫폼 환경에서 이미지 시퀀스 파일을 생성하고 하둡 파이프를 이용하여 GPU 기반의 얼굴 검출 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 처리하는 얼굴 검출 시스템을 제시하고 단일 CPU 프로세스 대비 약 6.8배의 성능 향상을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-172
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• 2005

복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.59-63
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• 2007

Radio Frequency Identification (RFID) is a common term for technologies using micro chips that are able to communicate over short-range radio and that can be used for identifying physical objects. RFID technology already has several application areas and more are being envisioned all the time. While it has the potential of becoming a really ubiquitous part of the information society over time, there are many security and privacy concerns related to RFID that need to be solved. This paper proposes a method which could protect private information and ensure RFID's identification effectively storing face feature information on RFID tag. This method improved linear discriminant analysis has reduced the dimension of feature information which has large size of data. Therefore, face feature information can be stored in small memory field of RFID tag. The proposed algorithm in comparison with other previous methods shows better stability and elevated detection rate and also can be applied to the entrance control management system, digital identification card and others.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문은 비디오 객체에서 사용자의 조작 없이 실시간적으로 원하는 영상 부분을 분할해 검출할 수 있도록 MPEG-7에서 제시한 컬러 공간 분포 HMMD 모델을 이용하였다. 여기서, 얼굴 이외의 부분을 잡음으로 간주하여, 제거하기 위해 웨이브렛 형태학을 적용하였으며, 러프 집합을 통하여 최적의 합성을 하였다. 본 논문에서 제안된 비디오 객체 검출 시스템은 다양한 크기의 영상에 적용하여 얼굴 객체를 기존의 알고리즘보다 정확하게 검출함으로서 우수함을 확인하였다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.388-396
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• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.79-94
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• 2007

언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용한 실감형 게임(augmented game)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적으로 'backpack' 시스템이나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. 'backpack' 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점이 있으며, 패턴마커를 사용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 소개하는 게임 Flying Cake는 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목(overlay)하기 위해, 수동적인 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake는 PDA만을 이용하여 실제 세계를 돌아다니며 카메라에 의해 입력된 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 일인용과 무선 랜을 통해 전송되는 상대방의 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 이인용을 제공하는 실감형 슈팅 게임이다. 얼굴 추출 기술을 이용하여 입력 영상의 얼굴영역에 가상의 캐릭터를 접목하며, 사용자는 가상의 캐릭터를 공격하며 게임을 즐긴다. Flying Cake는 얼굴 추출 기술을 이용하여 PDA카메라를 통해 입력된 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 패러다임(paradigm)을 제공함으로써 사용자에게 새로운 즐거움을 제공할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.309-314
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• 2010

본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.163-170
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• 2022

본 논문은 실생활 속 정제되지 않은 입력으로 인해 안면의 특징점을 추출하여 객체 인식 모델의 이상적인 성능과 속도를 보증해주지 못하는 문제점을 가중치 합산을 통한 저장 알고리즘을 통해 개선하는 방법을 소개한다. 많은 안면인식 프로세스들은 이상적인 상황에서의 정확도를 보장해주지만, 실생활에서 발생할 수 있는 수많은 방해요인에 대해서는 대처하지 못한다는 문제점이 주목받고 있으며 이는 곧 보안과 밀접하게 관련된 안면인식 프로세스에서 심각한 문제를 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 사람의 고유한 특징점은 사진의 구도 등의 여러 변수가 있어도 결국 평균적인 하나의 형태를 띤다는 점을 이용하여 입력으로 추출된 특징점을 여러 방해 요인에 과적합 되어있지 않은 소수의 특징점과 비교를 통해 실시간으로 빠르게, 그리고 정확하게 안면인식을 할수 있는 방법을 가중치 합산방식을 통하여 제시한다.