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유선진(Sunjin Yu),김중락(Joongrock Kim),이상윤(Sangyoun Lee) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
Pose-variation factors present a significant problem in 2D face recognition. To solve this problem, there are various approaches for a 3D face acquisition system which was able to generate multi-view images. However, this created another pose estimation problem in terms of normalizing the 3D face data. This paper presents a 3D head pose-normalization method using 2D and 3D interaction. The proposed method uses 2D information with the AAM(Active Appearance Model) and 3D information with a 3D normal vector. In order to verify the performance of the proposed method, we designed an experiment using 2.5D face recognition. Experimental results showed that the proposed method is robust against pose variation.
박상헌(Sangheon Park),김중락(Joongrock Kim),김재성(Jaesung Kim),이상윤(Sangyoun Lee) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
최근 손 동작 인식은 새로운 맨머신인터페이스(man-machine interface)를 위한 기술로 주목 받고 있으며, 이를 위한 손 검출은 손 동작 인식이나 손 추적을 위해 반드시 선행되어야 하는 중요한 기술이다. 기존에 연구되어온 대부분의 손 검출 방법으로는 색상을 기반으로 한 손 검출이었다. 하지만 색상을 기반으로 한 손 검출은 조명의 영향을 많이 받아 신뢰성을 보장하기 어렵다. 이러한 조명의 영향은 깊이 정보(depth information)를 이용함으로써 조명 변화에 강인한 손 검출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 손 검출을 깊이 정보를 활용하여 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실시간으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 depth sensor 하나를 사용하여 깊이 영상을 얻고 노이즈를 개선 해 준 후에 정의된 모션을 사용하여 손의 특징을 추출하여 손 검출을 하였다.