• 제목/요약/키워드: 얼굴 색상

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생체인식을 위한 귀 영역 검출 (Human Ear Detection for Biometries)

  • 김영백;이상용
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.813-816
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    • 2005
  • 귀 영역 검출은 무구속 귀 인식 시스템에서 중요한 요소 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴 측면 영상에서의 귀 영역 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모양정보와 색상정보를 활용하는 인간의 인식과정을 모방하여 만들었다. 먼저 획득된 영상에서 피부색을 이용하여 얼굴영역을 검출하고, 검출된 얼굴영역에서 에지정보를 이용하여 귀후보 영역을 검출한다. 그리고 실제 귀영역인지를 검증하기 위해서는 통계적 학습 이론에 근거한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다 제안된 방법은 조명이 안정적인 실내 환경에서 높은 검출율을 보였다.

멀티코어 SoC에서 피부색상 정보와 병렬처리를 이용한 효율적인 얼굴 검출 방법 (An Efficient Face Detection Method using Skin Color Information and Parallel Processing in Multi-Core SoC)

  • 김홍희;이재흥
    • 전기전자학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.375-381
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    • 2012
  • 본 연구에서는 멀티코어에서 피부색 정보와 병렬처리를 이용하여 Viola-Jones 알고리즘을 설계하였다. 불필요한 연산을 줄이고 빠른 검출 속도를 위해 기존의 얼굴 검출 방법 중 피부색을 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 배경영상을 삭제하였다. 병렬처리를 위해 알고리즘을 기능별로 분할하였고, 멀티코어에서 성능을 향상시키기 위해 의존성과 크기를 고려하여 독립적으로 동작되도록 설계하였다. Cortex-A9 멀티코어가 내장된 SoC에서 실험 결과 알고리즘을 분할하기 전에 비해 약 1.8배 빠른 검출 결과를 나타내었다.

소아 얼굴 영상 및 울음소리 분석을 통한 소아 감기 질환과의 상관성 연구 (A Study on Interrelationship of Baby Cold Diseases Using Baby Face Image and Crying Analysis)

  • 김봉현;이세환;가민경;박선애;조동욱;오원근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.59-62
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    • 2007
  • 태어나면서부터 건강에 대한 욕구는 현대 사회에서 많은 부분을 차지하게 된다. 물론 어려서부터의 건강관리가 건강 수명 연장은 물론 가장 기본적인 행복한 삶의 추구까지도 보장되고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학에서 환자의 질병을 진단하기 위해 사용되고 있는 망진(望診)과 청진(聽診)의 이론적 근거를 바탕으로 소아 감기 질환에 대한 진단 시스템을 개발하고자 한다. 특히 소아감기는 일반적으로 제일 발병률이 높은 질환으로 얼굴 부위에 열을 동반한다는 것과 울음소리가 인체의 모든 조음기관과 연관되어 있다는 한의학적 이론을 기반으로 소아의 생체신호를 분석하여 소아 감기와의 상관성을 분석하고자 한다. 이를 위해 소아 감기 환자에 대한 1차 실험으로 얼굴 영상에서의 열 관련 여부에 대한 색상 분석을 행하였으며 2차 실험으로는 조음기관에 대한 성분음을 추출하는 스펙트럼 분석을 수행하였다. 이를 통해 정상 소아와 감기 질환을 앓고 있는 소아 환자간의 차이점을 추출하고자 한다.

Deformable Template과 GA를 이용한 얼굴 인식 및 아바타 자동 생성 (Face Detection for Automatic Avatar Creation by using Deformable Template and GA)

  • 박태영;권민수;강훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.110-115
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    • 2005
  • 본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

수화 인식을 위한 얼굴과 손 추적 알고리즘 (Face and Hand Tracking Algorithm for Sign Language Recognition)

  • 박호식;배철수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권11C호
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    • pp.1071-1076
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    • 2006
  • 본 논문에서는 수화 인식을 위한 얼굴 및 손 추적시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 검출 및 추적 단계로 구분된다. 검출 단계에서는 신호의 주체인 얼굴과 손에 위치한 피부 특징을 이용하였다. CbCr 공간에서의 타원 모델을 구성하여 피부 색상을 검출하고 피부 영역을 분할한다. 그리고 크기와 얼굴 특징을 이용하여 얼굴과 손 영역을 정의한다. 추적 단계에서는 동작 추정을 위하여 첫 번째 손 영역으로 예측된 다음의 손위치를 연산함으로써 두 번째 손의 영역을 유도해낸다. 그러나 갑작스런 움직임의 속도 변화가 있을 경우 연속된 프레임에서 추적된 위치는 부정확하였다. 이러한 점을 해결하고자 손 영역에 대하여 반복적인 재연산을 수행하여 적응적으로 영역을 찾음으로써 오차를 보정하도록 하였다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 4%의 처리 시간이 증가된 반면, 예측 오차는 96.87%까지 감소시킬 수 있었다.

실시간 응용을 위한 웨이블릿 변환 기반의 얼굴 검출 (Wavelet Transform-based Face Detection for Real-time Applications)

  • 송해진;고병철;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권9호
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    • pp.829-842
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    • 2003
  • 최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance

DCM 마스크와 스네이크의 초기곡선 보간에 의한 동영상에서의 얼굴 윤곽선 추출 (Facial Contour Extraction in Moving Pictures by using DCM mask and Initial Curve Interpolation of Snakes)

  • 김영원;전병환
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권4호
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    • pp.58-66
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    • 2006
  • 본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.

HLF(Haar-like Feature)를 이용한 실시간 손 포즈 인식 (Real-time Hand Pose Recognition Using HLF)

  • 김장운;김송국;홍석주;장한별;이칠우
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.897-902
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    • 2007
  • 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

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슈퍼 히어로 피규어의 외형적 시각요소 평가에 따른 구매의도 (Purchase Intention depending on Appraisal of Outward Visual Elements in Superhero Action Figures)

  • 김준수
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.543-550
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    • 2017
  • 슈퍼 히어로 영화는 모든 세대를 아우를 수 있는 새로운 장르 컨벤션을 형성하였다. 영상콘텐츠에서 파생된 피규어는 전문적인 조형기술을 통해 제작된 입체 조형물이다. 피규어에 대한 소유는 가상과 현실을 연결시켜 주는 매개체로써 상징적 의미를 가진다. 이러한 관점에서 피규어는 콘텐츠 산업의 시장 확장에 따른 파생된 캐릭터 상품으로써 중요한 부분을 차지한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 슈퍼히어로 피규어의 외형적 시각요소 평가가 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석함으로써 소비자구매형태를 확인하는 것이 그 목적이다. 이를 위해 독립변인을 캐릭터의 외형적 시각요소 평가로써 색상, 신체유형, 얼굴모양, 동작으로, 종속변인은 구매의도로 하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 색상, 신체유형, 얼굴모양은 구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났고, 동작은 구매의도에 유의미한 영향력이 없는 것으로 나타났다.