본 연구는 안면비대칭 환자의 악교정수술 시 경조직 이동에 따른 연조직 변화를 정면에서 평가함으로써 정면 얼굴 이미지 시뮬레이션 프로그램 개발에 도움이 되고자 시행되었다. 안면비대칭이 동반된 하악골 수술 예정 환자 45명을 대상으로 정모 두부방사선규격사진과 얼굴사진(photo)을 술전 및 술후에 각각 같은 각도로 촬영한 후, 술전 및 술후의 방사선사진을 이용하여 경조직 계측점의 변화를, 얼굴사진을 이용하여 연조직 계측점의 변화를 수평 및 수직으로 구분하여 각각 측정한 후 경조직 변화에 따른 연조직 변화를 비교 분석하였다. 연조직 변화와 경조직 변화의 상관성을 살펴본 결과 수평 방향, 수직 방향 모두에서 전반적으로 낮은 상관성을 보였으며, 1 : 1 mean ratio 산출을 위하여 서로 상관성이 가장 높은 경조직 계측점을 연조직 계측점별로 선택한 결과 직하방에 있는 경조직보다는 다소 멀리 떨어져 있는 경조직 계측점이 선택되는 경우가 많이 나타났다. 경조직 변화를 이용하여 연조직 변화를 예측할 수 있는 회귀방정식을 연조직 계측점별로 산출한 결과 연조직 수평변화 예측에 경조직 수직변화도 사용되고 연조직 수직변화 예측에 경조직 수평변화도 사용되었으며, 수평과 수직변화 모두에서 가장 설명력이 높은 방정식은 연조직 menton에서 나타났다. 이상의 연구결과 하부 경조직 계측점과 상부 연조직 계측점의 비율을 이용하는 1 : 1 mean ratio 방법은 불가능한 것으로 나타난 반면 회귀분석을 이용한 연조직 변화 예측은 임상에 도움이 될 수 있는 것으로 나타나 정면 이미지의 경우 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 프로그램이 반드시 필요함을 시사하였다.
사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.
보통 사람의 정면과 측면 사진 등을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 텍스처를 입히는 많은 연구들이 수행되어 오고 있다. 많은 좋은 결과들이 나타나고 있다. 정면 사진이나, 측면 사진에서 사람의 눈, 코 입 등의 위치를 정확히 추출하는 일은 이 작업에서 가장 중요한 요소라 할 것이다. 기존의 연구들은 눈의 위치 혹은 입이나 코의 위치를 대충 찾은 다음에 그 상관관계에 따라 얼굴의 각 요소를 추출해 내는 방법을 많이 쓰고 있다. 이 때 가장 문제가 되는 부분이 목 부분이 제대로 인식되어 얼굴 부분에서만 얼굴 요소를 찾으면 정확한 결과를 보이는데, 목 과 턱선의 구분의 불명확으로 나타난 경우에는 잘못된 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체의 얼굴 영상에서 턱 아래 부분을 제거함으로써 얼굴 요소의 검출이 향상되도록 하는 알고리즘을 제시할 것이다. 턱 아래 부분의 완전한 제거를 위해 본 연구에서는 RGB값과 그 기울기를 이용하여 목 부분을 효율적으로 제거하는 방법을 제시할 것이다.
본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들을 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 우선 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 설정하고, 이 모델에서, 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀, 2개의 눈, 코 및 입 부분에 집중적으로 특징점을 규정하고, 그 외에 이마 및 턱 부분에도 특징 점을 규정하여 그 위치좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하변환 방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 이때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 선형보간법을 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할 수 있음을 확인하였다.
3D 스캐너의 보급으로 3차원 모델 생성이 가능하게 되었으나 결과로 얻은 형상이 아직 사진에서와 같은 사실적 묘사에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 3D 스캔 데이터에 효율적인 텍스처 매핑을 통해 사실적 렌더링 결과를 얻을 수 있는 방법을 기술한다. 3D 얼굴 스캔 데이터와 얼굴의 사진 이미지의 좌표를 정확하게 맞추어 3D 스캔 데이터와 얼굴 이미지의 버덱스를 매치시켜주고, 얼굴 이미지의 해당 버텍스에 들어 있는 칼라 값을 3D 스캔 데이터의 버텍스에 넘겨주는 텍스처 매핑을 구현한다. 본 논문에서는 정면, 좌측, 우측 3장의 이미지를 이용하여 간단히 멀티텍스처 매핑을 수행하는 방법과 이 때 발생하는 사진 간의 경계선에서 발생하는 문제 해결에 대해 기술한다.
사상의학에서는 사람을 네 종류로 구분하며, 한의사들은 종종 이 네 종류에 기반을 두어 특별한 건강 정보와 치료 방법을 제안한다. 얼굴의 특징 비율(표 1)은 사상체질을 판단하는데 있어서 매우 중요한 기준으로 사용되는데, 본 논문에서는 측면얼굴에서 특징 비율을 추출하기 위한 시스템을 제안하였다. 특징 비율을 얻기 위해서는 두 가지를 고려하여야 한다. 하나는 대표 특징들을 선택하는 것이고, 다른 하나는 측면 얼굴 이미지에서 효과적으로 관심 영역을 검출하고, 정확하게 특징 비율을 계산하는 것이다. 논 논문에서 제시한 시스템에서는 적응형 색상 모델을 사용하여 배경에서 측면 얼굴을 분리하였고, 관심 영역 검출을 위해서 기하 모델에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 이미지 크기와 머리 포즈에 따른 이미지 변화에 의해서 야기되는 에러 분석을 제시하였다. 제시한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 173명의 한국인 왼쪽 얼굴 사진을 이용하여 시스템을 테스트하였고, 정면 사진과 측면 사진을 함께 사용하였을 경우 정면 사진만을 사용한 경우보다 17.99%의 성능 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들의 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 정하고 이 모델에서 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀 , 눈 코 및 입 부분에 집중적으로 특징 점을 규정한다. 그 이외에 이마 및 턱부분에도 특징 점을 지정하여 그 위치 좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면 영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하 변환방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 합성을 효과적으로 처리하기 위해 측면 영상을 정면 영상에 정합될 수 있도록 기하변환을 이용한다. 이 때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 스므딩필터(3$\times$3 화소의 마스크)를 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할수 있음을 확인하였다.
본 논문은 동영상 내의 얼굴을 특정인 얼굴로 자동 변환 및 정합하는 기술을 제안한다. 얼굴에 나타난 동작이나 표정은 높은 자유도로 인하여 기존에 사용되어온 2차원적이고 고정된 물체 위주의 동영상 정합 기술로는 자연스러운 결과물을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 입력 받은 정면 유사방향의 사진으로부터 3차원 얼굴 모델을 복원한다. 각 프레임에 등장한 얼굴의 3차원 방향을 추출하여 복원한 3차원 얼굴 모델에 적용한 후 대체할 얼굴 영역에 저합시킨다. 정합 과정 시 비디오 프레임 내의 조명효과와 얼굴색 등을 분석하고 3차원 얼굴 모델에 블렌딩하여 비디오 프레임과 자연스럽게 정합할 수 있도록 한다.
최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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