KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5605-5623
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2016
We propose a face recognition method that utilizes the LCP face descriptor. The proposed method applies a LoG mask to extract a face contour response, and employs the LCP algorithm to produce a binary pattern representation that ensures high recognition performance even under the changes in illumination, noise, and aging. The proposed LCP algorithm produces excellent noise reduction and efficiency in removing unnecessary information from the face by extracting a face contour response using the LoG mask, whose behavior is similar to the human eye. Majority of reported algorithms search for face contour response information. On the other hand, our proposed LCP algorithm produces results expressing major facial information by applying the threshold to the search area with only 8 bits. However, the LCP algorithm produces results that express major facial information with only 8-bits by applying a threshold value to the search area. Therefore, compared to previous approaches, the LCP algorithm maintains a consistent accuracy under varying circumstances, and produces a high face recognition rate with a relatively small feature vector. The test results indicate that the LCP algorithm produces a higher facial recognition rate than the rate of human visual's recognition capability, and outperforms the existing methods.
얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.
This paper deals with the making avatar like a caricature from human face image which is made by web camera. Generally, the Image made by web camera is not low quality but also, there are always various lights and backgrounds. So, It is impossible to recognize a human face's contour by some methods which only find some feature points of a image. Therefore, In this paper, we propose a new method for overcoming defeat of that methods. First, we got the area of human face roughly by color information. And then, we could find the exact human face's contour by using B-spline Snake.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 영역을 추출하여 얼굴의 지역적 특징이 잘 반영되는 투영 벡터를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 얼굴의 외곽 형상은 사람에 따라 비슷한 모양을 나타내므로 구분하는데 어려움이 많다. 그러나 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 갖고 있으므로, 코로부터 일정 깊이 값에 대한 영역을 추출하면 사람마다 다른 형상이 추출 될 수 있다. 얼굴 내에서 가장 높은 코를 먼저 추출한 후, 이를 기준으로 깊이 값을 취하면, 코를 포함한 얼굴 내의 등고선 영역을 추출하였다. 이 영역 또한 비슷한 형상을 나타낼 수 있으므로, 논문에서는 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 잘 반영되는 통계적 성질의 투영 벡터 방법을 사용하여 특징 벡터를 추출하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이터 베이스에 대하여 각각 두개의 깊이 데이터에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험 결과 5위 이내의 인식률이 94.3%로 나타났다.
Purpose: As the influence of mass media increases, the general standard of attractiveness or beauty of a face also changes. The primary purpose of the study is to find out the factors of the attractive and beautiful face recognized by public. Methods: We picked out standard model photography and operated with Adobe$^{(R)}$ Photoshop$^{(R)}$ and Monariza$^{(R)}$ virtual plastic surgery program. The contour of face, eye, nose, forehead, zygoma, chin and proportion of upper, middle, lower face were changed. The interview survey was conducted through structured standard photo for 310 respondents. That was utilized in the final analysis. Multiple regression analysis was executed by SPSS 12.0. It was used to deal with statistical data and all the other necessary analysis. Results: According to general characteristics of the respondents, many differences were found in preferred face and facial aesthetic subunits. The younger generation preferred the lozenge and inverted triangle shape contour. The respondents over 40 of age preferred the egg shape contour. In chin and zygoma contour, the respondents at the age of 20 preferred distinctly small chin and relatively small lower face. On the other hand, the respondents over 40 of age preferred the wide zygoma relatively. In the proportion of upper, middle, lower face, 51.0% of respondents answered 1 : 1 : 1. If they want to have an aesthetic operation, they preferred protruding forehead. Also they preferred the small chin and V-shaped chin in frontal view. Conclusion: Many respondents preferred to have a plastic surgery for the better facial subunit. The statistical evidence from this study suggests that the harmony and balance of facial aesthetic subunits make attractive and beautiful face.
본 논문에서는 연속 프레임에서 움직임이 큰 얼굴을 자동으로 추적하기 위해 두 단계 합성 기울기 지형 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 다음과 같은 세 가지 단계로 이루어진다. 첫째, 활성 외곽선이 빠르게 수렴하기 위한 두 단계 해상도 기울기 맵을 생성한다. 둘째, 연속하는 프레임 간의 변위를 파악하고 주변 배경을 제거하기 위하여 이전 프레임과 현재 프레임의 합성 기울기 맵과 차별 마스크를 산정하여 가중 합성 기울기 맵을 구성한다. 셋째, 활성 외곽선이 지역적 최소값에 수렴하는 것을 막기 위해 닫기 연산을 사용하여 에너지 비탈면을 생성한다. 이 때, 닫기 연산의 계산 비용 문제는 빠른 닫기 연산을 통해 해결한다. 제안방법의 정확성을 평가하기 위해 기존 활성 외곽선 모델 기반 방법들과 제안방법의 수행 결과를 통한 육안 평가와 활성 외곽선의 평균 에너지 변화를 통한 견고성 평가를 수행하고, 수행 시간을 분석한다. 실험 결과 제안방법의 경우 배경의 영향을 받지 않으면서 얼굴의 움직임이 큰 경우에도 빠르고 정확하게 추적할 수 있었다.
This study was aimed at giving help to the people intending to change hair fashion feeling for making their own hair style design and also providing the academic guide line to the cosmetic circles for developing new hair design and promoting sales by producing hair styles following the results from the statistical analysis based on the theoretical study on the face contour groups & hair fashion feeling groups. The researching methods were composed of following 3 steps ; prior theoretical research, statistical analysis, and hair style production. At first, the prior theoretical research was accomplished by analysis of literatures, magazines and internet sites about face contour, total & hair fashion feelings, hair style productions. Second, the prior statistical analysis were done about hairstyle images & their charateristics based on fashion feelings, and characteristics of fashion feeling group. And the third, hair style productions were done coordinated by face contours(oval, circle, long, square, reverse triangle) and hair fashion feelings(natural, sexy, sophisticate, ethnic, romantic pretty, elegance, sporty, avant garde) following the statistical results. But owing to the limitations to change hair length and color, these changes are modified by wigs and photoshop 7.0 program. So we could know there was no confirmed hair fashion feeling of one's best, but one could change one's hair fashion feeling and express one's beauty if one could adjust one's hair styles properly to one's face contour. This study would be very helpful to the people trying to change their own hair fashion feeling and be useful to the cosmetic circles for developing new design and promoting sales by comprehending hair design market and also be valuable to develop the methodology of 3 step research.
In this paper, a new semi-automated cyber character generating method is presented. Local edge detection tools extract face contour from graphic image files. Some graphic manipulation process detailed touch to obtain neat face contour. This method shortens the making process dramatically while maintaining the good quality similar to real face image. Some of the processed images are illustrated for clear explanation.
본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.
The method of die-face design based on the CAE platform for automobile panels can fast modify the die addendum. In contrast with the process of the die-face design based on the CAD platform, there are some special steps for the die-face design based on the CAE platform. The most obvious difference is that the auto-body part contour needs smoothing arlier than the design of addendum surfaces does. It is helpful to improve the design quality of addendum surface. In spite of extensive researches on the smoothing technique, here is still dearth of the published solutions about smoothing the part contour with additional surface. This paper attempts to analyze the difficulties and provides practical solutions. Main results include the algorithm to calculate the segments needing to be smoothed on boundary, the strategy to create the smoothing curve and the procedure of surface generation. The relevant function modules for parametric design are developed. A few examples and suggestions for future work conclude the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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