• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.431-433
• /
• 2000

본 논문에서는 얼굴인식에 주로 사용되는 PCA를 얼굴포즈판별로 적용해 보았다. 얼굴포즈판별은 개개인의 얼굴특징을 강조해야 하는 얼굴인식과는 달리 일반적인 얼굴특징을 이용하기 때문에 PCA에 적합한 응용분야이다. 그러나, 다양한 얼굴포즈에 대한 영상을 하나의 표본집합으로 사용하면, 표본집합의 분산이 크기 때문에 포즈별로 표본집합을 달리하여 PCA모듈을 구성하는 것이 타당하다. 표본수집의 어려움은 3차원 한국인 표준모형을 이용해 극복하고, 이를 통하여 다양한 조명방향 및 얼굴포즈에 대한 표본을 수집하였다. 5방향의 얼굴포즈에 대한 판별 실험을 통하여 모율화된 PCA의 분류기로서의 가능성을 살펴보고, 조명에 따른 오류를 완하하고자 비 선형적 패턴을 나타내는 각 PCA모듈의 결과를 신경망에 적용하여 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.508-515
• /
• 2012

본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모델을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.79-91
• /
• 2004

다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.133-135
• /
• 2018

본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.151-159
• /
• 2006

본 논문에서는 두 대의 카메라 영상으로부터 얼굴의 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 두 얼굴 영상으로부터 대응되는 눈썹, 눈, 입의 특징점을 추출한 다음, 스테레오 비전의 삼각법에 의해 특징점에 대한 3차원 위치를 계산한다. 그 다음에는 특징점으로 부터 삼각형을 생성하고 그 삼각형에 수직 방향을 계산함으로써 얼굴의 포즈를 계산한다. 계산된 얼굴의 포즈를 3D 얼굴 모델에 적용해 본 결과 본 논문에서 제안된 방법이 정확한 얼굴 포즈를 추정할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
• /
• pp.285-289
• /
• 2003

본 논문은 컬러 입력 영상에서 검출된 얼굴 영역 내의 홀(hole)들간의 기하학적 구조를 이용하여 포즈를 추정하는 방법을 제시한다. 얼굴 영역 검출에서는 특징값 기반의 알고리즘 중 피부색 분포를 이용하는 방법을 적용하며, 이 때 발생하는 조명에 의한 열화를 제거한다. 본 논문에서는 TSL 색상 모델을 사용하고, 조명에 의해 너무 밝게 표현되는 부분의 피부값을 조정함으로써 조명에 대한 보정을 실시한다. 그런 다음, 얼굴 영역 안에서 찾은 홀을 피부영역이 아닌 얼굴 구성요소(양눈, 입)로 가정하여, 후보 구성요소들의 기하학적 구조를 이용해 다양한 포즈의 입력 영상에 대한 포즈를 추정한다. 추정된 값은 향후 다양한 포즈에 대한 특징점 추출이나 얼굴 인식에 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권6호
• /
• pp.31-40
• /
• 2003

대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권5호
• /
• pp.63-69
• /
• 2004

본 논문에서는 포즈 변화에 강인한 얼굴 인식을 위하여 원통 모델을 이용하는 방법을 제안한다. 얼굴 모양이 원통형이라는 가정 하에 입력 영상으로부터 대상의 포즈를 예측하고, 예측된 포즈 각도만큼 포즈 변환을 실시하여 정면 얼굴 영상을 획득한다. 이렇게 획득한 정면 영상을 얼굴 인식에 적용함으로써 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 93.76%로 향상되었음을 볼 수 있었으며, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델을 이용한 결과와 비교하였을 때 비교적 양호한 인식률을 갖는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.423-430
• /
• 2013

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.225-230
• /
• 2004

얼굴 검출은 디지털화된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 둥을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 재스쳐 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 둥의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 포즈와, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 얼굴 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.