• Title/Summary/Keyword: 초점 영역 검출

Search Result 54, Processing Time 0.024 seconds

Face Region Tracking Improvement and Hardware Implementation for AF(Auto Focusing) Using Face to ROI (얼굴을 관심 영역으로 사용하는 자동 초점을 위한 얼굴 영역 추적 향상 방법 및 하드웨어 구현)

  • Jeong, Hyo-Won;Ha, Joo-Young;Han, Hag-Yong;Yang, Hoon-Gee;Kang, Bong-Soon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
    • /
    • v.14 no.1
    • /
    • pp.89-96
    • /
    • 2010
  • In this paper, we proposed a method about improving face tracking efficiency of face detection for AF system using the faces to the ROI. The conventional face detection system detecting faces based skin color uses the ratio of skin pixels of the present frame to detected face regions of the past frame to track the faces. The tracking method is superior in the stability of the regions but it is inferior in the face tracking efficiency. We proposed a face tracking method using the area of the overlapping region in the detected face regions of the past frame and the present frame to improve the tracking efficiency. The proposed face tracking efficiency demonstration was performed by making a film of face detection with face tracking in real-time and using the moving traces of the detected faces.

A Discriminative Color Quantization Depending on the Degree of Focus (초점 영역을 고려한 칼라 양자화)

  • Yang, Hong-Taek;Paik, Doo-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
    • /
    • v.12 no.5
    • /
    • pp.11-18
    • /
    • 2007
  • In this paper, we propose a discriminative color quantization algorithm depending on the degree of focus of the regions. When we take pictures, we usually focus the object that we want to emphasize. This means that focused area on the photograph contains important information. If the focused area is displayed with more colors, we can express the important information in more detail. This paper proposes a color quantization method that determines the focused area and assigns more colors for the area.

  • PDF

Face Detection Algorithm and Hardware Implementation for Auto Focusing Using Face Features in Skin Regions (AF를 위한 피부색 영역의 얼굴 특징을 이용한 Face Detection 알고리즘 및 하드웨어 구현)

  • Jeong, Hyo-Won;Kwak, Boo-Dong;Ha, Joo-Young;Han, Hag-Yong;Kang, Bong-Soon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
    • /
    • v.13 no.12
    • /
    • pp.2547-2554
    • /
    • 2009
  • In this paper, we proposed a face detection algorithm and a hardware implementation method for ROI(Region Of Interest) of AF(Auto Focusing). We used face features in skin regions of YCbCr color space for face detection. The face features are the number of skin pixels in face regions, edge pixels in eye regions, and shadow pixels in lip regions. The each feature was statistically selected by 2,000 sample pictures of face. The proposed algorithm detects two faces that are closer center of the image for considering the effectiveness of hardware resource. The detected faces are displayed by rectangle for ROI of AF, and the rectangles are represented by positions in the image about starting point and ending point of the rectangles. The proposed face detection method was verified by using FPGA boards and mobile phone camera sensor.

Region Segmentation based on Generating Boundary between Object using Focus of image (이미지 초점을 이용한 객체 간 경계 생성 기반의 영역 분할 기법)

  • Han, Hyeon-Ho;Hong, Yeong-Pyo;Lee, Gang-Seong;Lee, Sang-Hun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
    • /
    • 2012.05b
    • /
    • pp.531-534
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 Active Contour 기반의 영역 분할에서 이미지의 초점값을 이용하여 분할된 영역 사이의 경계를 생성하여 기존의 Active Contour에서 발생할 수 있는 중첩 객체의 동일 객체 인식을 방지하는 기법을 제안한다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽을 검출하여 윤곽을 기준으로 영상을 분할하지만 중첩되거나 근접한 객체에서의 분할이 정확하게 이루어지지 않아 동일 객체로 인식하는 단점이 있다. 이러한 객체에서의 분할을 위해 영상의 초점값을 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 유사 경계 영역을 생성하고 Active Contour의 결과에 적용하여 경계를 생성한 뒤 초점값 적용으로 인해 생성될 수 있는 홀 영역을 hole filling 과정을 수행하여 보완함으로써 보다 정확한 객체를 추출하였다.

  • PDF

Effective Hand Region Detection for Natural Augmented Reality Interface (자연스러운 증강현실 인터페이스를 위한 효과적인 손 검출)

  • Choi, Jun-Yeong;Han, Jae-Hyek;Seo, Byung-Kuk;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
    • /
    • 2009.11a
    • /
    • pp.367-370
    • /
    • 2009
  • 증강현실에서 자연스럽고 인간 친화적인 인터페이스로는 비전 기반의 손동작을 이용한 인터페이스가 가장 각광받고 있다. 그러나 복잡한 배경에서 손을 찾고 손동작을 인식하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 배경에 살색을 가진 물체가 많이 있다면 이 문제는 더욱 해결하기 어려워진다. 이 논문은 손 영역을 정확하게 검출 하는 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기본적으로 손과 팔을 포함하는 영역이 다른 피부색 영역과 다른 밝기를 가지고 있다고 가정한다. 구체적으로 제안하는 방법은 밝기 차이를 이용하여 피부색 영역으로부터 손과 팔을 포함하는 영역을 검출한다. 본 논문에서는 밝기 차이를 구분하는 방법으로 �o지(edge) 영상을 이용한다. 그 다음 손과 팔의 기하학적 특징을 이용하여 손목을 찾고 손을 포함하는 사각형 영역을 검출한다. 마지막으로 사각형 영역으로부터 손을 찾아낸다. 손을 찾는 방법 또한 약간 다르지만 비슷한 밝기 기반의 추출 방법을 사용한다. 우리는 간단한 손동작 기반의 증강현실 인터페이스를 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증한다.

  • PDF

3D Facial Model Expression Creation with Head Motion (얼굴 움직임이 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정 생성)

  • Kwon, Oh-Ryun;Chun, Jun-Chul;Min, Kyong-Pil
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
    • /
    • 2007.02a
    • /
    • pp.1012-1018
    • /
    • 2007
  • 본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

  • PDF

Selection of ROI for the AF using by Learning Algorithm and Stabilization Method for the Region (학습 알고리즘을 이용한 AF용 ROI 선택과 영역 안정화 방법)

  • Han, Hag-Yong;Jang, Won-Woo;Ha, Joo-Young;Hur, Kang-In;Kang, Bong-Soon
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
    • /
    • v.10 no.4
    • /
    • pp.233-238
    • /
    • 2009
  • In this paper, we propose the methods to select the stable region for the detect region which is required in the system used the face to the ROI in the auto-focus digital camera. this method regards the face region as the ROI in the progressive input frame and focusing the region in the mobile camera embeded ISP module automatically. The learning algorithm to detect the face is the Adaboost algorithm. we proposed the method to detect the slanted face not participate in the train process and postprocessing method for the results of detection, and then we proposed the stabilization method to sustain the region not shake for the region. we estimated the capability for the stabilization algorithm using the RMS between the trajectory and regression curve.

  • PDF

Major Object Detection and Composition Analysis for Closed-up Pictures (접사 사진의 주요 객체 검출 및 구도 분석)

  • Lee, Jang-Goon;Lee, Sang-Woong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2011.11a
    • /
    • pp.442-444
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 접사에서의 주요 객체 검출과 검출된 주요객체의 가장 최적화된 구도를 사용자에게 안내하는 방법을 제안한다. 대부분의 접사는 주요객체에 초점을 맞추고 배경이 되는 영역은 아웃 포커싱 기법을 사용하여 촬영한다는 점에서 착안하여 주요 객체를 검출하고 검출된 주요객체와 사진 구도의 3등분할점과 구도점의 상관관계에 대하여 계산하여 최적의 구도라고 판단되는 화면으로 사용자를 유도한다. 제안하는 방법으로의 실험했을 때 좋은 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.

Texture-aware Blur Detection (질감 특징을 고려한 영상 흐려짐 검출 방법)

  • Jeong, Chanho;Kim, Wonjun
    • Journal of Broadcast Engineering
    • /
    • v.25 no.1
    • /
    • pp.58-66
    • /
    • 2020
  • The blur effect, which is generated by various external factors such as out-of-focus and object movement, degrades high-frequency components in the original sharp image. Based on this observation, we propose a novel method for blur detection using textural features. Specifically, the proposed method simultaneously adopts learning-based and watershed-based textural features, which effectively detect the blur on various situations. Moreover, we employ the region-based refinement to improve the processing time while also increasing detection accuracy. Experimental results demonstrate that the proposed method provides the competitive performance compared to previous approaches in literature.

A Study of Image Characteristics due to Focus-Grid and Head Phantom Decentering from the Armorphos Silicon Thin Film Transistor Detector the Fixed Focus-Grid is Applied (고정식 초점형 격자가 적용된 비정절 실리콘 평판형 검출기에서 초점-격자와 두부 팬텀의 중심 변위에 의한 화질 특성에 관한 연구)

  • Choi, Jun-Gu;Kim, Byeong-Gi;Cha, Seon-Hwa;Kim, Gyeong-Su
    • Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
    • /
    • v.9 no.1
    • /
    • pp.7-15
    • /
    • 2007
  • This study aim to investigate image characteristics due to focus-grid and head phantom decentering from the armorphos silicon thin film transistor detector the fixed focus-grid is applied, wish to propose right use method of digital medical equipment. Acquired image according to focus-grid and head phantom position decentering using head phantom on armorphos silicon thin film transistor detector the fixed focus-grid is applied. acquired image evaluate pixel value, histogram, plot profile, surface plot using NIB (Image J) image analysis program and compared decentering image with standard image. Mean value and standard deviation value of focus-grid lateral decentering and duplex decentering of focus-grid and head phantom decreased by ratio, consequently increase of horizontality, diagonal decentering. also, deteriorated contrast of image because frequency of high pixel value decreases fairly. according increases decentering, image distortion phenomenon was increase, by next time, pixel mean value of head phantom decentering was no big change but horizontality, diagonal, mean value and standard deviation value of pixel decreased by ratio. Even if increase pixel noise of image because wide latitude and post processing ability of digital detector, radiotechnologist can not recognize. Therefore, radiotechnologist must recognize correctly the photographing factors which increases pixel noise on the grid system installation digital detector and should exam.

  • PDF