• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.223-226
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• 2003

칼라 영상에서 측면 얼굴 검출시 피부색 검출에 의해 얼굴 후보 영역을 결정하고 템플릿 매칭에 의해 최종 얼굴을 확인하는 방법이 있다. Gang Wei는 측면 얼굴의 좌우 템플릿과 hausdorff 방법에 의한 유사도 측정으로 얼굴 영역을 결정하였다. 이때 측면얼굴은 목 부분이 넓게 퍼져 있는 부분에서 정확도를 높이기 위해 반복 분할 과정을 수행하여 수직 방향으로 3화소 단위로 분할하여 템플릿 매칭을 하였다. 본 논문에서는 측면 얼굴이 좌측 또는 우측 얼굴중의 하나라는 가정 아래, 일단 피부색에 의한 얼굴후보 영역을 수직으로 1/2로 분리한 후 좌측은 좌측후보, 우측은 우측 후보로 가정하여 템플릿 매칭을 하여 좌/우 얼굴을 인식한다. 이는 기존 연구 방식에 비해 적은 분할로 빠른 얼굴 검출을 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.17-22
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• 2003

본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1591-1600
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• 2007

Camera position information from 2D face image is very important for that make the virtual 3D face model synchronize to the real face at view point, and it is also very important for any other uses such as: human computer interface (face mouth), automatic camera control etc. We present an algorithm to detect human face region and mouth, based on special color features of face and mouth in $YC_bC_r$ color space. The algorithm constructs a mouth feature image based on $C_b\;and\;C_r$ values, and use pattern method to detect the mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face side boundary information to determine the camera position. Experimental results demonstrate the validity of the proposed algorithm and the Correct Determination Rate is accredited for applying it into practice.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.85-91
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• 2011

영화, 드라마와 같은 비디오에서 등장하는 인물을 검출하고 인식하는 기술은 일반 사용자를 대상으로 PVR(personal video recorder), 모바일 폰과 멀티미디어 공급자를 위한 얼굴 영상의 데이터베이스 관리와 같은 응용분야에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 비디오 등장인물을 자동으로 검색하는 얼굴검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 얼굴검출 기법은 크게 세 단계로 구성하였다. 첫 번째, 정지 영상을 생성한 후 장면전환점 검출단계, 두 번째, 색상정보를 이용한 얼굴검출 단계, 마지막으로 얼굴영역을 이용한 얼굴 특징점 검출단계로 구성하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하였으며, 기존의 색상정보를 이용한 얼굴 검출기법보다 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1149-1152
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• 2005

복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$ ${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.