본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.
은행에서 현금 지급기(ATM)를 부정한 목적으로 사용하는 사람들은 보통 마스크나 선글라스, 모자 같은 것으로 얼굴을 은폐하고 인출을 하는 경우가 많다. 그렇기 때문에 마스크나 선글라스, 모자로 얼굴을 가림으로써 특징을 검출하기 쉽지 않아 얼굴 인식을 통한 사람 판단이 어렵다. 본 논문에서는 차 영상과 Template Matching 을 통해 얼굴 영역을 추출하고 Adaptive Boost 를 통해 얼굴의 특징 점을 검출한 후 스킨 컬러 정보를 이용하여 현재 사람의 은폐 정보를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방영은 영상신호처리에 강하고 비용이 적으며 적은 전력으로 동작하는 DSP 기반에 탑재 함으로써 ATM 기에 탑재하기 적합하고 또한 다른 형태의 검증 시스템에 적용할 수 있는 효율적인 구조를 제시한다.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있으며, 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일한 얼굴에 대하여 또 다른 중요한 하나의 얼굴 특징으로 볼 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 값에 의해 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 하여 특징을 추출한 후 이 주파수에 대한 퍼지적분을 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역과 각 영역의 주파수 영역에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰으며, 깊이 혼합 방식의 경우는 98.6%의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법이 다른 알고리즘보다 인식률이 향상되었다.
희소 표현을 이용한 얼굴 인식 방법론은 강인성이 입증된 우수한 얼굴 인식 방법으로 알려져 있다. 이 방법론의 단점은 $L_1$-노름 최적화 문제를 통해 희소해를 구하는 과정에서 많은 시간이 소요되어 실시간 응용 분야에 적합하지 않다는 것이다. 통상적인 $L_2$-노름 최적화 문제를 통해 얻어진 희소해는 희소성이 결여되고 정확도가 떨어져서 희소 표현을 이용한 인식 방법론에는 사용되고 있지 않다. 우리는 본 논문에서는 탐욕적인 방식으로 $L_2$-노름 최적화 문제를 푸는 ROMP 방식을 도입해 희소해를 구하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안한 방식이 정확도에서 기존 방식과 유사하며 속도는 60배 이상 빠름을 보였다. 또한, 희소 표현기반인식 방법론으로 희소해의 분포만을 고려하여 분류하는 단순한 방식인 C-SCI 방법론을 제안하였다. 이 방법론은 테스트 데이터를 복원하는 기존 방식과 성능 면에서는 유사하나 속도 면에서는 약 5배 빠름을 실험적으로 입증하였고, 이론적인 복잡도 분석 결과도 제시하였다.
최근 유튜브와 같이 영상 콘텐츠를 보거나 제작하는 것에 관한 관심이 급증하고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호 기술이 없이 동영상을 제작하게 되면, 출연을 원하지 않는 사람들이 공개적으로 노출되어 개인 정보 보호권을 침해할 수 있습니다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 얼굴을 식별하여 특정한 얼굴만 화면에 나오고 그 외에 다른 얼굴들은 Gaussian blur filter를 이용하여 흐리게 하여서 초상권을 보호하는 기술을 제안합니다. 이 논문의 핵심은 실시간 비디오에서 인물의 초상권을 보호하기 위한 주요 기술인 얼굴 식별 기술의 정확도를 높이기 위한 노력입니다. 본 논문은 얼굴 식별의 정확도를 높이기 위하여 추적 알고리즘을 사용하였으며 실시간 비디오에 적용하기 위하여 알고리즘을 변경하였습니다. 이 논문에서는 추적 알고리즘이 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 결과를 보여줍니다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전에 기반을 둔 방법으로 실시간으로 사람의 손의 모양을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 기본적인 전처리 과정과 피부 값의 검출을 통해서 사용자의 피부색상을 검출한 후 팔 영역과 얼굴영역을 제거하고, 손 영역만 검출한 뒤 손의 무게중심을 구한다. 그 후에 손의 궤적을 추적하기 위해 칼만필터를 이용하였으며, 손의 모양을 인식하기 위한 방법으로 Hidden Markov Model을 이용하여 사용자의 손 모양 6가지를 학습한 후 인식하였다. 실험을 통하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다.
얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.
현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.
본 연구에서는 영상처리 기술을 활용한 치과용 로봇 조명장치를 개발하여 그 정확도를 측정하여 보고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 치과용 로봇 조명장치는 환자의 얼굴을 카메라로 인식을 하여 구강의 위치를 찾아 로봇이 움직여 라이트를 비추게 하는 것으로서 모션 제어 부, 라이트 제어 부, 영상 처리부로 구성되어 있다. 카메라로 영상을 획득 후 동작변화 영상을 추출 한 다음 아다부스트 알고리즘(Adaboost algorithm)을 통해, 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하도록 하였다. 영상처리를 통한 환자 구강의 추출 실험 시 정면영상에서 높은 얼굴인식률을 나타냈고 얼굴영역이 인식이 되면, 안정적인 라이트 로봇 암(Light robot arm)의 제어가 가능했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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