• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3375-3379
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• 2010

본 논문은 89명의 여대생을 대상으로 아유르베다의 세 가지 체질인 바타, 피타, 카파에 따른 얼굴 피부의 수분, 유분, pH의 값을 측정하여 비교하였다. 아유르베다 체질에 따른 피부 상태를 알아보기 위하여 분석한 결과 수분의 경우 피타, 카파, 바타의 순으로(p<0.001) 유분의 경우 카파, 피타, 바타의 순으로 (p<0.001, p<0.01) pH의 경우 카파, 피타, 바타의 순으로 (p<0.01) 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 앞으로의 연구에서는 피부미용학적 관점에서 아유르베다 체질에 대한 보다 체계적이고 과학적인 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.162-172
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• 2017

본 논문에서는 딥러닝 기술 중의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 얼굴 표정 인식 기법을 제안한다. 기존의 얼굴 표정 데이터베이스의 단점을 보완하고자 질 좋은 다양한 데이터베이스를 이용한다. 제안한 기법에서는 '무표정', '행복', '슬픔', '화남', '놀람', 그리고 '역겨움' 등의 여섯 가지 얼굴 표정 data-set을 구축한다. 효율적인 학습 및 분류 성능을 향상시키기 위해서 전처리 및 데이터 증대 기법(data augmentation)도 적용한다. 기존의 CNN 구조에서 convolutional layer의 특징지도의 수와 fully-connected layer의 node의 수를 조정하면서 여섯 가지 얼굴 표정의 특징을 가장 잘 표현하는 최적의 CNN 구조를 찾는다. 실험 결과 제안하는 구조가 다른 모델에 비해 CNN 구조를 통과하는 시간이 가장 적게 걸리면서도 96.88%의 가장 높은 분류 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한방재활의학과학회지
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• 제28권2호
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• pp.121-126
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• 2018

Atypical facial pain is persistent facial pain in the absence of clinical neurological deficit. We experienced two patient who are diagnosed atypical facial pain with Classification of International Headache Society. They were treated by acupuncture at their cervical and facial region. After treatment, their Pain intensity numerical rating scale(PI-NRS) is decreased and EuroQol five dimensions questionnaire(EQ-5D) score is increased. Treatment of acupuncture at cervical and facial region could be effective for easing the clinical symptoms of atypical facial pain. Further studies are needed to find effective treatment for atypical facial pain.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.748-757
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• 2017

In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.555-560
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• 2021

최근 안면 피부 미용에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 딥 러닝을 활용한 안면 피부 미용을 위한 피부 질환 인식 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여드름을 비롯한 다양한 피부 질환을 인식한다. 기존의 연구들은 단일 피부 질환만을 인식하지만, 안면에 발생하는 피부 질환은 더 다양하고 복합적으로 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Inception-ResNet V2 모델을 활용하여 다중 레이블 분류 방법으로 여드름, 블랙헤드, 주근깨, 검버섯, 일반 피부, 화이트헤드에 관한 복합적인 피부 질환을 인식한다. 사용한 평가 지표 중 정확도는 98.8%, 해밍 손실은 0.003을 달성하였고, 단일 클래스별 정밀도, 재현율, F1-점수는 모두 96.6% 이상을 달성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1495-1504
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• 2012

본 논문에서는 얼굴의 기하학적 특징정보를 기반으로 하여 얼굴의 특징자인 눈썹, 눈, 입, 턱선의 분류 및 해석 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 얼굴 특징정보의 분류와 해석을 하기위한 전처리 과정으로 얼굴 특징자들의 눈, 코, 입, 눈썹, 턱선을 추출하기위해 얼굴 특징자 추출 알고리즘을 적용하여 얼굴 특징자들을 추출하게 된다. 추출한 얼굴 특징자들의 형태 정보와 모양정보 및 특징자들 간의 거리비율을 검출하여 이를 평가함수화 하고, 3가지의 눈 타입, 9가지의 입 타입, 12가지의 눈썹 타입 그리고 4가지의 턱선 타입의 분류를 하게 된다. 이렇게 분류된 얼굴 특징자들을 이용하여 얼굴을 해석하게 된다. 얼굴해석 알고리즘은 각각의 특징자들에 대한 고유의 특징자들의 내부구간의 화소분포 정보와 기울기 정보를 가지고 있다. 따라서 특징자들 간의 정보를 이용하여 얼굴을 해석할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.284-291
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• 2005

본 연구에서는 학습한 표정 패턴을 기반으로 비디오에서 사람의 얼굴을 검출하고 표정을 분석하여 분류하는 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 얼굴 표정을 인식하는데 있어 공간적 정보 외시간에 따라 변하는 표정의 패턴을 표현하기 위해 표정 특성을 공간적으로 분석한 PCA와 시공간적으로 분석한 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 표정 HMM을 이용한다. 표정의 공간적 특징 추출은 시간적 분석 과정과 밀접하게 연관되어 있기 때문에 다양하게 변화하는 표정을 검출하여 추적하고 분류하는데 HMM의 시공간적 접근 방식을 적용하면 효과적이기 때문이다. 제안 인식 프레임워크는 현재의 시각적 관측치와 이전 시각적 결과간의 사후 확률 방법에 의해 완성된다. 결과적으로 제안 프레임워크는 대표적인 6개 표정뿐만 아니라 표정의 정도가 약한 프레임에 대해서도 정확하고 강건한 표정 인식 결과를 보인다. 제안 프레임 워크를 이용하면 표정 인식, HCI, 키프레임 추출과 같은 응용 분야 구현에 효과적이다

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.130-137
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• 2006

In this paper, we propose a method of selecting new types of rectangle features that are suitable for facial expression recognition. The basic concept in this paper is similar to Viola's approach, which is used for face detection. Instead of previous Haar-like features we choose rectangle features for facial expression recognition among all possible rectangle types in a 3${\times}$3 matrix form using the AdaBoost algorithm. The facial expression recognition system constituted with the proposed rectangle features is also compared to that with previous rectangle features with regard to its capacity. The simulation and experimental results show that the proposed approach has better performance in facial expression recognition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.982-999
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• 2006

본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.