생체(biometric) 정보를 이용한 사용자 인중 기술에 대한 관심이 고조되고 있으며, 이 중에서 얼굴인식은 비접촉이라는 장점 때문에 최근 생체인식 분야에서 연구가 활발한 분야 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴인식의 선행작업인 얼굴검출단계에서 효과적으로 눈위치를 추출하는 방법을 제안한다. 눈 위치 추출을 위하여 영상에 대한 이진화를 반복적 임계치 설정 방법을 통하여 수행하며, 눈의 특성 강화를 위한 가우시안 필터를 사용하여 눈의 위치를 추출하고, 상관관계를 이용하여 추출된 눈의 위치에 대한 검증 단계를 거친다. 논문에서 제안한 눈 위치 추출은 정확도뿐만 아니라, 온라인 시스템에 적용 가능하도록 고려하였고, 온라인 시스템에 적용한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
인간의 얼굴 검출은 비디오 감시, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 그리고 얼굴 이미지 데이터 베이스 관리와 같은 분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복잡한 배경뿐만 아니라 다양한 조명 조건에서 색 이미지 변화들의 폭넓은 변화를 처리할 수 있도록 새로운 조명 보정 기술과 이웃 화소들을 조합한 간단하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 색상 유사도를 기반으로 각 그룹을 추출하여 후보 얼굴 영역을 생성한다. 각각의 얼굴 후보 영역을 증명하기 위하여 눈, 입의 경계맵을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법이 단순하고 매우 빠른 수행능력을 보여주었으며, 89%의 얼굴 검출 수행능력을 나타내었다.
한방 진단 이론과 IT 기술의 융합화를 통한 국민 건강 증진이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이를 위해서는 한방의 진단 방법을 시각화, 객관화, 정량화하여 진단에 필요한 임상 자료를 제공하는 것이 우선적으로 필요하다. 특히, 한방의 망진(望診) 기법이 좀 더 객관화되고 시각화되어 정확한 질환 진단을 내릴 수 있다면 한방 진단 분야에 가장 큰 발전적 기회를 제공할 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 우리 몸의 중심 기관이며 정신과 육체의 근원지인 심장의 질환 여부를 진단할 수 있는 시스템을 개발하기 위해 한방에서 제시하고 있는 심장 질환에 관한 내용을 분석하여 영상 처리 기술을 이용한 진단의 시각화에 연구의 목적을 두었다. 이를 위해 본 논문은 전체 시스템 중 우선 색상 보정을 통해 얼굴영상을 입력받아 얼굴 영역 분할을 행하고 얼굴 형태를 분석하여 한방의 망진 방법에 근거하여 심장 질환 진단에 필요한 얼굴 특징 요소인 명당을 추출하고자 한다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 자동적으로 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.
얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 표정공간으로부터 임의의 표정상태 수 개를 선택하도록 하면, 최적의 표정전이경로를 자동적으로 설정하도록 해줌으로써, 얼굴 표정 애니메이션을 실시간적으로 생성하거나 표정 제어가 가능하도록 하기 위한 기법을 기술한다. 표정공간은 약 2500개의 얼굴 표정상태 간의 거리를 구하고, 다차원 스케일링 기법을 사용하여 2차원 평면에 분포시킴으로서 형성된다. 표정공간에서 최적의 표정전이경로를 설정하기 위해서는 임의의 얼굴 표정상태를 기준으로 사분면처럼 4개의 영역으로 나눈다. 그리고 각 영역별로 최단거리에 존재하는 열굴 표정상태를 결정하고, 그 중에서 가장 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 전이시키고, 전이가 끊어진 얼굴 표정상태에서는 두 번째, 세 번째 혹은 네 번째로 가까운 얼굴 표정상태를 선택하여 순서대로 전이시킴으로써 완전한 표정전이경로가 결정된다. 그리고 애니메이터가 표정공간에서 대표적인 수 개의 표정상태만을 선택해주면 시스템은 자동적으로 최적의 표정전이경로를 설정하여 준다. 본 논문은 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하거나 표정 제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.
영상 내 사람의 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 작업은 다양한 영상 처리 어플리케이션 내 전처리 또는 핵심 과정으로 사용되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발달로 높은 성능을 내고 있는 신경망 모델은 2차원 영상에 의존적이며, 카메라 품질이 떨어지거나, 얼굴의 초점을 제대로 잡지 못하는 등의 영상 내 노이즈가 발생할 경우, 제대로 얼굴을 검출하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 2차원 영상의 의존성을 낮추기 위해 깊이 정보를 함께 사용하는 얼굴 검출 방법에 대해 제안한다. 제안하는 모델은 기존 공개된 얼굴 검출 데이터 셋을 이용하여 깊이 정보를 사전에 생성 및 전처리 과정을 거친 후 학습하였으며, 그 결과, 평균 정밀도 기준 FRN 모델은 89.16%로 87.95%의 성능을 보인 RetinaNet 모델보다 약 1.2% 정도의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.
셀프 카메라로 배경과 함꼐 사용자 자기 자신의 전신 샷을 찍을 수 있도록 도와주는 '셀카봉'이 등장하였지만 아직도 사용자부터 카메라까지 거리의 한계가 존재하기 때문에 셀프 카메라를 찍는 것에 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 드론을 이용하여 셀프 카메라를 찍을 수 있도록 하는 기술을 제안한다. Real-Time 영상처리를 이용해 웹과 드론이 서로 통신을 하여 Haar Cascade 알고리즘을 기반으로 사용자의 얼굴을 실시간으로 인식하고 PID 제어를 통해 드론을 자동으로 조종한다면 사용자의 제스쳐에 인식해 드론의 촬영 기능을 컨트롤 할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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