• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.570-576
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• 2005

얼굴 인식 분야에서 포즈의 변화는 인식률을 저하시키는 가장 심각한 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 포즈가 변화된 얼굴 영상에 대한 인식률을 높이기 위한 전처리 단계로 정면이 아닌 얼굴 영상을 정면 얼굴 영상으로 변환시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 PCA 계수를 선형 변환 시키는 변환 행렬을 사용되는데 이 변환 행렬은 PCA 계수 사이의 선형적인 관계를 이용하여 구한다. 제안된 방법은 PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식 알고리즘으로 검증하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 얼굴 인식률을 $20\%$ 정도 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.836-850
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• 2009

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.631-633
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• 2003

본 논문에서는 사용자의 연속적인 제스처들을 실시간으로 제스처를 적출하고 인식하는 게임 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 동영상에서 사용자의 자세를 예측하는 포즈 추정 모듈과 연속된 포즈 심벌열로부터 제스처를 적출하고 인식하는 제스처 인식 모듈로 구성되어 있다. 사용자의 자세는 영상에 나타난 머리, 양손의 좌표를 취하여 대표되는 자세를 클러스터링을 통해 구하였다. 제스처를 적출하기 위해서 연속된 포즈 심벌열로부터 가제스처들을 생성한다. 생성된 가제스처의 인식엔진의 인식값을 기준으로하여 제스처를 판별한다. 제안된 논문에서 정의한 제스처를 인터페이스로 사용하여 실제 게임인 퀘이크II에 적용해 봄으로써, 컴퓨터 게임 안에서, 제안된 인터페이스가 타탕함을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.780-788
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• 2008

손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.11-20
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• 2011

Pictorial Structures(PS)는 동적 프로그래밍을 이용하여 인체의 포즈 추적 및 인식 하는 것에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서 상반신 포즈는 PS와 Particle filter(PF)에 의한 동적 프로그래밍 기법으로 추적된다. PF와 같은 동적프로그래밍에서 마코프 연쇄 (Markov Chain) 기반 동적 움직임 모델은 높은 자유도를 갖는 상반신 포즈를 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 키포즈 기반 예측분포이며, 이것은 상반신 실루엣과 키포즈(Key Pose)들 사이의 유사도를 참고하여 파티클(Particle)을 적절히 예측하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존 방법 성능을 70.51% 향상시킨 것을 확인하였다.

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

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1-8
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• 2010

본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.101-102
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• 2008

얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.

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

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.841-843
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• 2005

비디오 데이터 분석은 감시, 검색, 스포츠 경기 자동 요약 등 많은 분야에서 사용되는 기술이다. 그러나 감시 카메라나 스포츠 경기 비디오와 같이 사람의 영역이 저해상도인 환경에서는 포즈 추정, 모델과의 매칭이 어렵기 때문에 제스처 인식 연구는 많이 이루어지고 있지 못하다. 본 논문에서는 카메라가 Pan/Tilt/Zoom 동작을 하고 사람이 빠르게 움직이는 방송용 테니스 비디오에서, 사람을 추출하고, Curvature Scale Space를 기반으로 한 특징을 추출하여 학습된 포즈 모델과 매칭하는 방법과, 차원의 축소를 통해 일련의 포즈들을 학습된 제스처와 매칭하는 방법을 제안한다. 50개의 방송용 테니스 경기 비디오 장면에 대하여 서브 제스처 추출을 수행한 결과, 서브 포즈에 대하여 모델과 매칭이 잘 되고, 매칭이 되지 않는 포즈를 포함하는 시퀀스에 대해서도 강인한