• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.243-248
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• 2014

본 논문에서는 사람 얼굴의 표정을 인식하기 위하여 판단 요소를 선정하고 판단 요소의 변화 상태를 파악하여 표정을 인식하는 방법을 제안한다. 판단 요소를 선정하기 위하여 이미지 영역 분할 방법을 사용하며, 판단 요소의 변화율을 이용하여 표정을 판단한다. 표정을 판단하기 위하여 90명의 표정을 데이터베이스화하여 비교하였고, 4개의 표정(웃음, 화남, 짜증, 슬픔)을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 실시하여 판단 요소 검출 성공률과 표정 인식률을 통해 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.425-427
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• 2000

얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.

• 한국측량학회지
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• 제29권3호
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• pp.283-291
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• 2011

측량용 카메라의 경우에는 내부표정을 위해 사진지표 뿐만 아니라 렌즈에 관련된 다양한 매개변수들이 제작사의 정밀 검정을 통해 제공된다. 반면에 비측량용 카메라는 정확한 위치를 알고 있는 다수의 기준점을 이용하여 사용자가 직접 카메라 검정을 통해 내부표정요소를 구하여야 한다. 측량용 카메라는 한번 검정된 내부표정 결과를 장기간 지속적으로 활용하고 있는 것에 반하여, 비측량용 카메라의 경우에는 아직까지 장기간에 따른 내부표정요소의 안정성이 충분히 규명되지 않은 상태이다. 따라서, 비측량용 카메라의 경우 사전측량작업을 할 때마다 내부표정요소를 구하기 위한 작업을 별도로 수행하는 경우가 많다. 이는 다량의 기준점을 이용해야 하므로 매우번거로운 작업이며, 비측량용 카메라의 활용에 장애가 되어 왔다. 본 연구에서는 일반 디지털 카메라에 대해 6개월간에 걸쳐 25회의 카메라 검정과 관측을 주기적으로 실험하여 내부표정요소를 구하고, 이를 분석함으로써 비측량용 카메라의 내부표정요소가 장기간 동안 어느 정도 안정한지를 검토하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.443-449
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• 2018

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 기반 모바일 매핑 시스템을 활용한 실내 공간의 포인트 클라우드 취득은 건축물의 유지, 관리를 위한 as-built BIM (Building Information Model) 구축의 기초 공정이다. 본 연구에서는 다중 2D 레이저 스캐너로 구성된 모바일 매핑 시스템의 구축을 위한 시뮬레이션 기반 검정(calibration) 표적의 구조 결정 방법을 제안하였다. 2D 레이저 스캐너의 외부 표정요소 검정을 위해 (1) 원형, (2) 사각형, (3) 이중 원형, (4) 이중 사각형 형태의 표적을 구성하였다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 각 표적 관측 값을 토대로, 최소제곱법 기반의 외부 표정요소 검정을 수행하였다. 그 결과 사각형 형태의 표적 구조가 주어진 시스템의 검정에 가장 적합한 형태임을 확인하였다. 또한 외부 표정요소 간의 높은 상관성을 확인할 수 있었으며, 표적의 구조에 따른 외부 표정요소의 검정 결과가 상이한 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.131-136
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• 2004

미디어의 발달에 따라 다양한 정보가 미디어에 실리게 되는데 이중에서 표정은 흥미있는 정보중에 하나이다. 표정에는 인간 내면의 의중이 포함되어 있기 때문이다. 내면의 상태는 표정 뿐만 아니라 제스처로 나타나기도 하지만 중요도는 표정이 높다고 할 수 있다. 이 표정은 임의로 조작할 수도 있지만 대체로 내면의 의중을 포함한다. 또한 표정은 사람마다 독특한 개성을 가지고 있지만 대체로 일정 구분 가능한 공통점 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 USB CCD 카메라 환경의 동영상에서 표정을 분석하기 위해서 얼굴의 구성 요소를 검출 하고자 한다. 얼굴 구성요소에는 사람마다의 공통적인 표정 변화에 따른 특징점이 분포하기 때문이다. 구성 요소 검출을 위해서 먼저 동영상에서 한 프레임을 캡처하여 얼굴의 위치를 파악하고 얼굴영역을 분리한 다음 특징 점을 검출하게 된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.289-290
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• 2013

이 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정인식 시스템을 제안한다. 먼저 얼굴 인식 시스템으로 Haar-like feature의 특징 마스크를 이용한 방법을 적용하였다 인식된 얼굴은 눈을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리한다. 그래서 얼굴 요소 추출에 용이하게 된다. 얼굴 요소 추출은 PCA를 통한 고유 얼굴의 고유 눈과 고유 입의 템플릿 매칭으로 추출하였다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징을 통하여 표정을 인식한다. 눈과 입의 특징 값은 실험을 통하여 정한 각 표정별 임계 값과 비교하여 표정이 인식된다. 본 논문은 기존의 논문에서 거의 사용하지 않는 눈동자의 비율을 적용하여 기존의 표정인식 알고리즘보다 인식률을 높이는 방향으로 제안되었다. 실험결과 기존의 논문보다 인식률이 개선됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.123-132
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• 2021

근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.163-167
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• 2009

본 논문에서는 크게 2단계에 걸쳐 다양한 형태의 얼굴을 가진 2차원 애니메이션 상의 캐릭터 얼굴구성요소를 추출하고 표정을 분석한다. 첫 번째 단계에서는, 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에서 이용되었던 동적메쉬모델을 간소화하여 캐릭터 얼굴에 적용하기 위한 최적의 표준 메쉬모델을 제작하고, 이 모델을 사용하여 얼굴구성요소의 위치 및 형태정보를 추출한다. 두 번째 단계에서는, 앞 단계에서 추출된 3가지 얼굴구성요소(눈썹, 눈, 입)를 사용하여 FACS(Facial Action Coding System)에 정의된 AU(Action Units) 44개 중 12개의 AU를 사용하여 캐릭터의 5까지 기본적인 얼굴 표정에 대해 분석 및 정의한다. 본 논문에서 정의한 AU로 기본적인 5가지 얼굴표정에 대해 표정분석 정확도를 측정하였고, 서로 다른 캐릭터에 실험함으로써 제안된 AU정의의 타당성을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.787-798
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• 2017

본 연구에서는 각기 다른 방법으로 내부표정 요소를 산출하였다. 내부표정 요소를 영상처리 과정에 적용하여 총 5개의 DSM(Digital Surface Models)을 제작한 뒤 정확도를 평가하였다. 내부표정 요소를 DSM 정확도의 독립변수로 활용하기 위해 DSM의 정확도에 영향을 줄 수 있는 비행요소와 외부표정 요소를 단일 고정변수로 설정하였다. 연구결과, campaign 3-2의 RMSE가 0.0305 m로 가장 양호한 결과를 보였다. 따라서 실험실 환경에서 카메라 검정 시스템을 이용하여 내부표정 요소를 확인한 뒤, 최적화를 통해 획득한 수정된 내부표정 요소를 이용해 DSM을 제작하는 것이 가장 정확도가 높은 DSM을 구축하는 방법으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.135-142
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• 2013

최근 상시관측소와 네트워크 기반 RTK를 활용하여 GPS/INS를 해석하고 이를 통해 항공사진측량에 필요한 외부표정요소를 획득하는 방법은 널리 알려져 있다. 본 연구에서는 외부표정요소를 계산함에 있어 지상기준국을 활용하는 방법과 상시관측소과 방송력 및 IGS 정밀력을 결합해 SmartBase를 이용하는 방법, 각각의 상시관측소를 이용하는 방법을 비교하였으며, 지상기준국으로 계산한 성과를 기준으로 외부표정요소의 잔차를 계산하였다. 그 결과 SmartBase를 활용하여 외부표정요소를 획득한 경우는 상시관측소만을 활용한 경우보다 X, Y, K에서 더 높은 정확도를 획득할 수 있었다. 또한 지상기준국을 중심으로 상시관측소의 거리와 방향이 외부표정요소에 영향을 미치며, 항공사진 코스에 따라 각각 다른 형태의 잔차가 나타남을 알 수 있었다.