형태와 가중치 벡터를 이용한 눈동자와 입술 검출

장경식,Jang, kyung-Shik 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.5

In this paper, we propose an efficient method for recognizing pupils and lip in a human face. Pupils are detected by a cost function, which uses features based on the eye's shape and a relation between pupil and eyebrow. The inner boundary of lip is detected by weighted vectors based on lip's shape and on the difference of gray level between lip and face skin. These vectors extract four feature points of lip : the top of the upper lip, the bottom of the lower lip, and the two corners. The experiments have been performed for many images and show very encouraging result. 이 논문은 눈동자와 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 얼굴에서 가장 어두운 부분 중의 하나인 눈동자와 밝은 부분인 흰자위로 구성되는 눈의 형태적인 특징과 눈동자와 눈썹 사이의 관계를 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자를 인식하였다. 입술 형태, 입술과 인접한 피부와의 밝기 차이를 반영하는 가중치 벡터들을 사용하여 두 입술 사이의 경계선과 입술의 4개 특징점(양 끝점 및 위와 아래의 끝점)을 찾았다. 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

형태학적 연산과 선분 근사화를 이용한 침 검출

장경식,한수환,Jang, Kyung-shik,Han, Soowhan 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.12

In this paper, neddle detection algorithm for the removal of needle stuck into skin in oriental clinic is presented. First, in the proposed method, potential candidate areas of each needle are selected by using the morphological open operation in a gray image, and the false candidates are removed by considering their area size. Next, edge points are extracted using canny edge detector in selected candidate areas, line segments are approximated using the edge points. Based on the direction of line segment and the distance between two line segments, two main line segments of the needle are extracted. The final verification of needle is accomplished by using the morphological analysis of these two line segments. In the experiments, the detection rate of proposed method reaches to 97.5% for the 16 images containing 119 needles. 이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.

연속 영상에서 강인한 얼굴 및 얼굴 특징 추적

장경식,이찬희,Jang, Kyung-Shik,Lee, Chan-Hee 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.9

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다. AAM(Active Appearance Model) is one of the most effective ways to detect deformable 2D objects and is a kind of mathematical optimization methods. The cost function is a convex function because it is a least-square function, but the search space is not convex space so it is not guaranteed that a local minimum is the optimal solution. That is, if the initial value does not depart from around the global minimum, it converges to a local minimum, so it is difficult to detect face contour correctly. In this study, an AAM-based face tracking algorithm is proposed, which is robust to various lighting conditions and backgrounds. Eye detection is performed using SIFT and Genetic algorithm, the information of eye are used for AAM's initial matching information. Through experiments, it is verified that the proposed AAM-based face tracking method is more robust with respect to pose and background of face than the conventional basic AAM-based face tracking method.

Rank Order Filter와 상호상관을 이용한 강인한 눈동자 검출

장경식,박성대,Jang, Kyung-Shik,Park, Sung-Dae 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.7

In this paper, we propose a robust pupil detection method using rank order filter and cross-correlation. Potential pupil candidates are detected using rank order filter. Eye region is binarized using variable threshold to find eyebrow, and pupil candidates at the eyebrow are removed. The positions of pupil candidates are corrected, the pupil candidates are grouped into pairs based on geometric constraints. A similarity measure is obtained for two eye of each pair using cross-correlation, we select a pair with the largest similarity measure as a final pupil. The experiments have been performed for 500 images of the BioID face database. The results show that it achieves the high detection rate of 96.8% and improves about 11.6% than existing method. 이 논문에서는 rank order 필터와 상호상관을 이용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 임계치를 변화하며 눈 영역을 이진화하여 눈썹 위치를 구한 후 눈썹 영역의 눈동자 후보점을 제거한다. 눈동자 위치를 보정한 후 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶는다. 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 상호상관을 이용하여 측정하여 가장 큰 값을 갖는 쌍을 최종 눈동자로 결정한다. BioID 얼굴 데이터베이스의 얼굴 영상 500개에 대한 실험 결과 96.8%의 높은 눈동자 검출율을 보였으며 기존 방법보다 약 11.6% 개선된 결과를 얻었다.

에너지 최소화 기반 능동형태 모델을 이용한 입술 윤곽선 추출

장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.10

이 논문에서는 능동형태 모델을 개선하여 입술의 형태를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태변형은 능동형태 모델에 기반을 둔 통계적 형태 변형 모델을 사용하여 표현하였다. 능동형태 모델에서 각 점은 지엽적인 정보인 프로파일을 기반으로 독립적으로 이동하기 때문에 많은 오류가 발생할 수 있다. 전역적인 정보를 사용하기 위하여 이 논문에서는 능동윤곽선 모델에서 사용하는 것과 유사한 에너지 함수를 정의하고 전체 에너지가 최소화되는 위치로 점들이 이동하게 하였다. Tulip 1 데이터 베이스에 있는 입술 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 실제 형태에 가깝게 입술을 추출하였다. In this paper, we propose an improved Active Shape Model for extracting lip contour. Lip deformation is modeled by a statistically deformable model based Active Shape Model. Because each point is moved independently using local profile information in Active Shape Model, many error may happen. To use a global information, we define an energy function similar to an energy function in Active Contour Model, and points are moved to positions at which the total energy is minimized. The experiments have been performed for many lip images of Tulip 1 database, and show that our method extracts lip shape than a traditional ASM more exactly.

극좌표계 변환과 AdaBoost를 이용한 회전 얼굴 검출

장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.7

회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다. Rotated face detection is required in many applications but still remains as a challenging task, due to the large variations of face appearances. In this paper, a polar coordinate transform that is not affected by rotation is proposed. In addition, a method for effectively detecting rotated faces using the transformed image has been proposed. The proposed polar coordinate transform maintains spatial information between facial components such as eyes, mouth, etc., since the positions of facial components are always maintained regardless of rotation angle, thereby eliminating rotation effects. Polar coordinate transformed images are trained using AdaBoost, which is used for frontal face detection, and rotated faces are detected. We validate the detected faces using LBP that trained the non-face images. Experiments on 3600 face images obtained by rotating images in the BioID database show a rotating face detection rate of 96.17%. Furthermore, we accurately detected rotated faces in images with a background containing multiple rotated faces.

사상체질 진단을 위한 얼굴인상 분류

장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.1

이 논문에서는 정면 얼굴 영상을 대상으로 사상체질 판정에 사용되는 얼굴 인상을 효과적으로 판정하는 방법을 제안하였다. 판정을 위하여 눈, 턱 형 태 등에 대한 특징을 정의하고 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 주어진 특징 데이터의 차원을 축소하여 표현하고, 특징 벡터 사이의 클래스 분리를 최대로 하는 선형 변환인 선형 판별 분석법을 수행한 후 SVM을 이용하여 8가지 종류의 인상을 판정하였다. 여러 얼굴 영상에 대해 실험한 결과, 전문가인 한의사가 판정한 결과를 기준으로 약 85.3% 정확도를 가지는 판정결과를 얻었다. In this paper, we propose an efficient method to classify human facial impression using frontal face image. The features that represent the shape of eye, jaw and face are used. The proposed method employs PCA, LDA and SVM in series. PCA is used to project the feature space to a low dimensional subspace. LDA produces well separated classes in a low dimensional subspace even under severe variation. This results in good discriminating power for classification. SVM is used to classify the data. Human face has been classified for 8 facial impressions. The experiments have been performed for many face images, and show encouraging result.

특이값 분해를 이용한 편광필름 결함 검출

장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.5

이 논문에서는 LCD에 사용되는 편광필름 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 결함의 지엽적인 특징을 이용하는 것이 아니라 특이값 분해를 이용하여 영상의 전역적인 정보를 반영하는 방법이다. 편광필름 영상을 특이값 분해하고 특이값 중에서 첫 번째 특이값만을 사용하여 영상을 재구성하면 재구성한 영상에서 정상 부분의 화소값과 결함 부분의 화소값들은 서로 다른 특성을 나타낸다. 입력 영상과 재구성한 영상의 화소값 비를 구하고 확률론적 방법을 사용하여 결함을 검출하였다. 제안한 방법을 이용하여 여러 가지 결함을 갖는 편광필름 영상에서 결함을 검출한 결과 검출력이 매우 우수한 것으로 나타났다. In this paper, we propose a global approach for automatic inspection of defects in the polarizer film image. The proposed method does not rely on local feature of the defect. It is based on a global image reconstruction scheme using the singular value decomposition(SVD). SVD is used to decompose the image and then obtain a diagonal matrix of the singular values. Among the singular values, the first singular value is used to reconstruct a image. In reconstructed image, the normal pixels in background region have a different characteristics from the pixels in defect region. It is obtained the ratio of pixels in the reconstructed image to ones in the original image and then the defects are detected based on the the statistical process of the ratio. The experiment results show that the proposed method is efficient for defect inspection of polarizer lam image.

Rank Order Filter와 화소값 차이를 이용한 강인한 눈동자 검출

장경식,Jang, Kyung-Shik 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.7

이 논문에서는 얼굴 영상에 대해 rank order 필터와 화소 값 차이를 사용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 개선된 rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 눈동자와 흰자위의 경계에서 화소값 변화가 크다는 사실을 이용하여 눈썹 등 눈동자가 아닌 위치에 있는 눈동자 후보점들을 제거한다. 눈동자 후보점을 두 점간의 거리와 각도를 이용하여 쌍으로 묶고 눈동자 영역에서의 밝기 정보를 이용한 적합도 함수를 적용하여 최종 눈동자를 추출한다. BioID 얼굴 데이터베이스에 있는 얼굴 영상 400개에 대한 실험 결과 90.25%의 눈동자 추출율을 보여 기존 방법보다 4% 개선된 결과를 얻었으며, 특히 안경을 착용한 얼굴 영상의 경우 기존 방법보다 약 12% 개선된 결과를 얻었다. In this paper, we propose a robust pupil detection method using rank order filter and pixel value difference in facial image. We have detected the potential pupil candidates using rank order filter. Many false pupil candidates found at eyebrow are removed using the fact that the pixel difference is much at the boundary between pupil and sclera. The rest pupil candidates are grouped into pairs. Each pair is verified according to geometric constraints such as the angle and the distance between two candidates. A fitness function is obtained for each pair using the pixel values of two pupil regions, we select a pair with the smallest fitness value as a final pupil. The experiments have been performed for 400 images of the BioID face database. The results show that it achieves more than 90% accuracy, and especially the proposed method improves the detection rate and high accuracy for face with spectacle.

형태 군집화를 이용한 입술 형태 모델과 입술 추출

장경식(Kyung Shik Jang) 한국멀티미디어학회 2003 멀티미디어학회논문지 Vol.6 No.6