본 논문은 실시간으로 카메라 영상으로부터 얼굴의 각 특징점을 검출하고, 검출된 특징점을 이용하여 웃음 표정을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 실시간 검출부에서 얼굴 영상을 획득한 다음 ASM 학습부에서 학습된 결과를 가지고 얼굴의 특징을 찾는다. 얼굴 특징의 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 이렇게 검출된 입술 영역과 얼굴 특징점을 이용하여 사용자의 웃음 표정을 검출하고 인식하는 방법을 사용함으로써 웃음 표정 인식의 정확도를 높힐 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 Haar-like 마스크와 유사한 특징을 갖지만 두 사각형 영역의 크기와 위치를 제한하지 않는 분리된 두 사각 특징 마스크를 이용한 Adaboost 기반 얼굴검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 Haar-like 특징이 단순히 두 사각 영역의 화소값들의 차를 구함으로써 계산이 용이하나 인접한 두 사각 영역으로 한정함으로써 고품질 특징을 얻기 어렵다. 이런 Haar-like 특징마스크의 내재된 문제점을 개선하기 위해, 제안하는 특징 마스크는 다양한 크기와 분리된 두 사각 영역을 갖는 형태로 고품질의 특징을 얻는다. 고품질의 특징은 Adaboost 알고리즘의 약 분류기(weak classifier)의 성능을 학습단계부터 높여 전반적으로 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 제안하는 분리된 두 사각 특징을 이용한 adaboost 기반 얼굴검출 기법의 우수성을 다양한 실험을 통해 검증하였다.
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.
본 논문에서는 세선화 지문 영상의 순차적 레이블링을 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 지문 융선 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 지문의 중심점을 지나는 수직선을 이용하여 세선화 지문 영상의 융선을 순차적으로 레이블링 한다. 그리고 레이블링한 개개의 융선들로부터 특징을 검출한다 검출하는 특징은 융선의 종류와 융선에 존재하는 특징점의 융선 각도이다. 이러한 방법을 이용하여 지문 융선의 특징을 검출하면, 지문을 이루고 있는 여러 융선들의 종류를 알 수 있고, 각 융선에 존재하는 특징점의 종류 및 이들의 각도를 알 수 있다. 두 개의 세선화 지문 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안하는 알고리즘이 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 지문 융선 특징을 검출함을 확인하였다.
본 연구에서는 다단계 필터와 복합형 신경망을 사용하는 얼굴 검출 시스템에서 FMM 모델을 이용한 특징선정 기법을 소개한다. 색상, 모션 및 명암을 이용한 다단계 필터는 검출 대상 영역의 개수를 줄임으로써 시스템의 실시간 검출기능을 가능하게 한다. 신경망을 이용한 특징추출 단계에서는 대상영역의 기본 특징으로부터 일련의 특징지도를 생성하게 된다. 이 과정에서 패턴 분류 신경망의 입력으로 사용되는 특징집합이 지나치게 커짐으로써 신경망의 규모와 계산량이 방대해지는 단정을 갖는다. 이에 본 논문에서는 FMM 모델의 수정된 특성으로부터 특징과 각 클래스에 대한 상호 연관도 요소를 정의하고, 이로부터 특징의 상대적 중요도를 평가함으로써 성능의 저하 없이 최적의 특징집합을 선정하는 방법론을 소개한다.
본 논문은 수행시간이 빠르면서 효율성이 높은 새로운 Free Rectangle 특징을 사용한 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안하는 Free Rectangle 특징은 동일한 면적의 분리가 가능한 두 개의 사각형으로 구성된 마스크로부터 정의된다. Haar-like 특징은 다양성을 높이기 위해 일반적으로 두 개 이상의 사각 영역으로 구성한 복잡한 마스크 구조를 갖는다. 하지만, 제안하는 특징 마스크는 두 사각형이 특징 윈도우 안에 놓이는 위치와 크기에 따라 효율성이 좋은 다양한 특징을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 특징은 일반 Haar-like 특징과 달리 마스크 형태에 상관없이 두 사각 영역의 화소 합의 차만 계산함으로 수행 시간을 크게 줄일 수 있다. 실세계 영상에서 제안하는 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 기법은 빠른 검출 속도와 높은 검출 결과를 보여 학습 데이터만을 바꿔 다른 물체 검출에도 쉽게 적용이 가능하다.
본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.
본 연구에서는 웨이블릿 평면에서 대역 분할된 데이터를 특징 벡터로 하는 SVM을 이용한 ERP 검출 실험을 하였다. 뇌파 신호는 SCSD의 SCCN 뇌파 데이터베이스에 있는 시각적 자극(visual stimulus)을 이용하여 발생한 ERP를 사용하였다. 검출 알고리즘을 이용한 실험은 기존의 뇌파의 주파수 분석 데이터를 특징 벡터로 하는 방법과 웨이블릿 평면에서 전개된 뇌파 데이터를 특징 벡터로 하는 SVM 검출 방식을 비교하였다. 실험 결과는 기존의 특징 벡터를 이용하는 방법에 비하여 웨이블릿 평면에서 전개된 특징 벡터를 이용하는 SVM 방식이 EPR의 검출 율에서 약 10%의 향상된 성능을 나타내었다. 실험 결과에 대한 분석에서 웨이블릿 평면 특징 벡터를 적용한 SVM 실험 결과에서 검출율이 향상된 이유로서 대뇌 피질 활동이 ERP의 주파수 대역에 따른 활동성의 증감 특성과 ERP의 웨이블릿 평면 대역별 특성에 대한 비교 분석을 수행하였다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
최근들어 영상보안 시스템에 관한 관심이 높아지고 있다. 영상으로부터 객체를 검출하고, 객체가 사람인지를 판별하며, 인식하는 기술이 다방면으로 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 객체를 검색하기 위한 적응적인 방법을 제안하며, 이를 위하여 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 특징 검출 방법을 제안한다. 가보 번치를 이용하여 검출하는 이와 함께 베이지안 검출 방법을 이용한 특징점 보정에 따른 특징 검색 방법을 설명한다. 전체적인 시스템은 영상에서 오브젝트 영역을 검색하고, 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 검출, 특징 추출 방법을 적용하여 시스템의 성능을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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