내적 감성상태와 표정을 연결하는 상관모형을 개발하기 위\ulcorner 기초자료로서 광범위한 얼굴표정자료를 수집하였다. 다양한 얼굴유형의 표정자료를 DB화하기 위해서는 궁극적으로 50명 이상의 인물표정 자료수집이 필요하다고 보고, 우선 영화배우 10면분의 표정자료를 수집하였다. 이를 위해 표정연기가 자연스럽다고 평가된 영화배우 10명을 선정하고, 이들이 출연한 50여편의 영화비디오에서 표정자료를 수집하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한 세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 각각의 표정은 시작-상승-절정-하강-종료의 연속 5단계를 비율적으로 표집하여 동적정보를 포함하고 있다. 이들 자료들은 등자인물의 출연맥락이나 상황별로 분류하여 표정관련 맥락단서를 기록하였고, 후속연구를 통해 각 표정에 대응되는 내적상태를 기록할 수 있도록 DB화 하였다. 이와같이 구조화된 자료들은 표정인식과 합성의 입출력모형을 위한 기초자료로 활용될 뿐 아니라, 한국인의 얼굴 프로토타입 DB구축 및 향후 표정관련 연구의 타당성을 검증할 수 있는 Benchmarking 정보를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 가상현실 및 게임, 로봇인지 분야에서 쓰일 수 있는 실시간 얼굴인식을 제안한다. 현대 사회는 영상처리 기술의 발달로 인하여 많은 자동화 시스템이 개발된다. 빠르게 발전하는 정보화 시대에 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(Interaction)은 매우 중요하며 보다 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 전통적인 얼굴인식 방법인 주성분 분석(PCA)은 영상의 크기에 따라 계산의 복잡도가 증가하고, 특징 벡터를 구하기 위해 많은 연산을 해야 하는 문제가 발생하지만 GPU를 이용할 경우 반복적 계산의 효율적 처리가 가능하여 뛰어난 성능을 낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 GPU사용 기술 중 nVidia에서 제공하는 CUDA를 활용한 실시간 얼굴 인식 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 검증한다.
본 논문에서는 동영상으로부터 에지 정보와 형판 변형을 통해 얼굴의 추출하고 그 특징을 기반으로 하는 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 추적기법은 추출된 특징에 기반을 추적 지법으로 초기에 모자익 영상을 이용하여 얼굴 부분을 찾고 찾아진 얼굴 부분에 에지 연산자를 적용하여 에지를 추출한다. 에지 영상이 얻어지면 에지 영상에서 영역의 크기와 모양, 그리고 관계 검증을 통해 대략적인 눈 영역을 추출한다. 눈 영역이 찾아지면 이를 바탕으로 입 영역에 대한 후보 영역에 대하여 이진화를 수행하고 히스토그램 프로젝션을 통해 대략적인 입 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역과 입 영역에 각각의 형판을 사용해 형판 변형을 하고 초기 매개변수를 추출한다. 추출된 매개변수는 다음 프레임에서 형판의 초기 값으로 사용된다. 그리고 나서 형판에 대하여 변형(deformation) 과정을 수행한다. 이 과정을 반복함으로써 추적 과정을 수행한다.
객체의 인식과 추적은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴을 인식하고 추적하는 기술은 많은 분야에서 응용될 수 있다. 기존에 연구되어 온 기준 프레임과 관찰 프레임 사이의 차를 이용하여 객체를 인식하고 추적하는 방식은 관찰 대상이 다수인 경우 동일성을 확보하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 각각의 프레임에서 빠르게 얼굴 영역을 인식하고, 독립적으로 인지된 얼굴들의 동일성을 연결하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유용성은 실험으로 검증하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 관찰할 수 있었다.
최근 드론으로 극한 환경에서 범죄 수배자 및 실종자를 탐색하는 시도가 활발하다. 이때 생체 인증 기술인 얼굴 인증 기술을 사용하면 탐색 효율이 높아지지만, 암호화되지 않은 인증 프로토콜 적용 시 생체 정보 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 드론이 수집한 얼굴 이미지 템플릿을 암호화하여 안전하게 인증할 수 있는 효율적인 생체 인증 프레임워크인 DF-PPHDM(Privacy-Preserving Hamming Distance biometric Matching for Drone-collected Facial images)을 제안한다. 수집된 얼굴 이미지는 암호문 형태로 서버에 전달되며 서버는 기존 등록된 암호화된 템플릿과의 Hamming distance 분석을 통해 검증한다. 제안한 DF-PPHDM을 RaspberryPI 4B 환경에서 직접 실험하여 분석한 결과, 한정된 리소스를 소유한 드론에서 효율적인 구현이 가능하며, 인증 단계에서 7.83~155.03 ㎲ (microseconds)가 소요된다는 것을 입증하였다. 더불어 서버는 드론이 전송한 암호문으로부터 생체 정보를 복구할 수 없으므로 프라이버시 침해 문제를 예방할 수 있다. 향후 DF-PPHDM에 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 자동화 기능을 추가하고 코드 최적화를 통해 성능을 향상시킬 예정이다.
본 논문에서는 입력영상에서 적응적으로 피부색상 모델을 생성하여 얼굴을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 먼저 눈의 특징을 인공신경망에 적용하여 눈 후보를 찾은 후, 그 주변의 색상을 이용하여 피부영역의 색상값 분포를 찾는다. 그 다음은 피부영역으로 검출된 색상값 분포를 이용하여 얼굴영역을 산출하고, 해당 얼굴영역 내에서 입 후보를 찾아 눈 후보와 입 후보의 구조적인 관계가 얼굴 구조와의 일치여부를 판단하여 얼굴영역을 검증하는 과정을 거친다. 이 방법은 눈을 찾아서 피부영역을 적응적으로 검출하기 때문에 기존의 얼굴탐지 방법들의 문제인 피부색상의 왜곡으로 인한 오검출을 해결하였다. 실험은 눈 탐지와, 피부 탐지, 입 탐지, 얼굴탐지에 대해 각각 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 우수한 결과를 보였다.
디지털 콘텐츠에서 구현되는 가상 캐릭터를 효과적으로 개발하기 위해서는 감성 상태(기쁨, 슬픔, 공포, 화남)가 제대로 전달되도록 하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 가상 캐릭터의 얼굴표정과 몸짓이 표현하는 감성 상태의 일치여부에 따라서 사용자가 가상 캐릭터의 감성 상태를 어떻게 지각하며, 가상 캐릭터의 몸짓을 어떻게 평가하는가를 검증하였다. 이를 위하여 몸짓과 얼굴표정의 감성표현을 동일하게 구성한 일치조건, 정반대의 감성표현으로 구성된 불일치조건, 그리고 무표정한 얼굴표정으로 구현된 통제집단을 구성했다. 연구결과에 따르면 슬픔 조건에서 의도된 감성 상태가 제대로 전달되지 않았을 뿐만 아니라 오히려 화난 것으로 지각되었다. 그러나 나머지 감성 상태에서는 몸짓과 얼굴표정의 일치여부는 의도된 감성 전달에 영향을 미치지 않았다. 감성 상태의 표현에 대한 가상 캐릭터의 전체적인 몸짓에 대한 평가에서는 기쁨을 표현한 몸짓이 불일치 조건의 얼굴표정을 갖게 될 때, 평가 점수가 낮았다. 가상 캐릭터의 감성을 표현할 때는 얼굴 표정도 중요하지만 몸짓 자체의 감성표현이 전반적으로 결정적인 역할을 수행하고 있음을 확인할 수 있었다. 가상 캐릭터의 성별이나 연령과 같은 사회적 단서에 대한 연구의 필요성을 설명했다.
감각적 경험을 언어로 기술하면 그 경험에 관한 감각적 기억이 저하되는데, 이러한 현상을 일컬어 언어 장막(verbal overshadowing) 효과라고 한다. Schooler(2002)[1]는 언어화로 인해 정보처리 방식이 전역적 처리에서 국지적 처리로 전환되기 때문에 언어 장막이 발생한다고 제안하였다. 본 연구에서는 이러한 정보처리의 전환이 실제로 일어나는가를 검증하고자 얼굴 자극에 대한 기억을 요구하고 이를 토대로 언어적 묘사를 한 직후에 전역 처리와 국지 처리를 비교할 수 있는 Navon 과제를 실시하였다. 얼굴 재인 과제에서는 참가자들에게 외워야 하는 얼굴을 제시한 후 그 얼굴에 대한 언어화를 요구하였으며, 얼굴 재인 과제를 수행한 직후에 Navon 과제를 수행하도록 하였다. 그 결과, 얼굴 재인 과제에서는 언어화를 한 묘사 집단에서 언어화를 하지 않은 통제 집단보다 낮은 재인률을 보이는 언어 장막 효과가 나타났다. Navon 과제에서는 통제 집단이 전역수준의 정보가 국지 수준의 정보보다 우세하게 처리되는 전역 선행성(global precedence)을 보인 반면에, 묘사 집단은 전역 수준의 정보보다 국지 수준의 정보를 더 우세하게 처리하는 국지 선행성을 보였다. 이는 얼굴을 언어화함으로써 정보처리의 방식이 전역적인 방향에서 국지적인 방향으로 전환되고, 그 결과로서 얼굴에 대한 재인이 손상된 것임을 시사한다.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.
얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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