본 논문에서는 피부색 정보의 적응적 선택과 투영 기법을 이용한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다.얼굴 후보 영역은 피부색 정보를 얻은 후, 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 3단계로 나누어 추출한다. 투영 기법에서는 얼굴 후보 영역을 수직 투영하여 얼굴 폭을 추정한 후, 추정된 정보를 수평 투영에 적용하여 얼굴 길이를 추정함으로써 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 동영상 자극과 정지 영상 자극을 사용하여 얼굴 표정의 영역(얼굴 전체/눈 영역/입 영역)에 따른 정서 상태 전달 효과를 알아보고자 하였다. 동영상 자극은 7초 동안 제시되었으며, 실험 1에서는 12개의 기본 정서에 대한 얼굴 표정 제시 유형과 제시 영역에 따른 정서 인식 효과를, 실험 2에서는 12개의 복합 정서에 대한 얼굴 표정 제시 유형과 제시 영역에 따른 정서 인식 효과를 살펴보았다. 실험 결과, 동영상 조건이 정지 영상 조건보다 더 높은 정서 인식 효과를 보였으며, 입 영역과 비교하였을 때 동영상에서의 눈 영역이 정지 영상 보다 더 큰 효과를 보여 눈의 움직임이 정서 인식에 중요할 것임을 시사하였다. 이는 기본 정서 뿐 아니라 복합 정서에서도 어느 정도 관찰될 수 있는 결과였다. 그럼에도 불구하고 정서의 종류에 따라 동영상의 효과가 달라질 수 있기 때문에 개별 정서별 분석이 필요하며, 또한, 얼굴의 특정 영역에 따라서도 상대적으로 잘 나타나는 정서 특성이 다를 수 있음을 사사해 준다.

In this paper, we report the progress in the development of performance evaluation method for detection algorithms of face region and facial components. This paper aims to provide a standardized evaluation method for general approach in face recognition application as a potential component in futuristic intelligent robot systems. From an image capture process to the retrieval of face-related information, all the necessary steps are shown with examples.