다양한 종류의 컬러 영상 콘텐츠에 포함되어 있는 사람의 얼굴 영역은 다른 사람들과 특정인을 구별해 줄 수 있는 개인의 정보에 해당하므로, 입력된 컬러 영상으로부터 가려지지 않은 사람의 얼굴 영역들을 정확하게 검출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 컬러 영상으로부터 기계 학습 알고리즘 중의 하나인 딥러닝 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 영역을 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 RGB 색상 모델로 입력되는 영상을 $YC_bC_r$ 색상 모델로 변경한 다음, 기 학습된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 활용하여 다른 영역들은 제거하고 사람의 피부 영역만을 먼저 분할한다. 그런 다음, CNN 모델 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 이전 단계에서 검출된 피부 영역 내에서 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 컬러 영상으로부터 사람의 얼굴 영역들을 기존의 방법에 비해 보다 효율적으로 분할한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 얼굴 영역 검출 방법은 영상 보안, 물체 인식 및 추적, 얼굴 인식 등과 같은 멀티미디어 및 형태 인식과 관련된 실제적인 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.
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.
본 논문에서는 피부영상을 이용한 호흡 반영 음원 조율 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 호흡 신호를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest)를 지정하고 지정된 영역의 색상 체계를 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 피부 관심 영역으로부터 계산된 Cg색상 데이터 평균값에 필터링을 적용하여 호흡 신호를 검출한다. 검출된 호흡 신호를 통하여 사용자의 호흡 상태를 반영한 음원 조율방법을 제안하고, 이를 구현한 응용 프로그램을 소개한다. 구현한 응용프로그램의 성능평가를 위해 피험자 15명을 대상으로 블라인드 테스트와 MOS 평가방법을 사용하였으며, 실험 결과 9명의 피실험자가 호흡을 반영한 음원과 반영하지 않은 음원에 대한 차이를 느꼈다. 또한, MOS 평가방법으로 두 음원의 선호도를 조사한 결과 총 5점 만점 중 호흡을 반영한 음원이 4점, 원음이 3.6점을 얻었으며 이를 통해 피실험자들이 호흡이 반영된 음원을 선호한다는 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
본 연구에서는 픽셀 값이 근소한 차이를 보이는 얼굴과 손이 겹쳤을 때 손을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 깊이 영상에서 연결요소를 찾음으로써 깊이 정보가 다른 손과 얼굴 영역을 분리하게 된다. 기존의 복잡한 방법을 생략하고, 이진화 영상에 적용하던 connected component labeling 기법을 gray 영상에 적용하여 깊이 영역이 비슷한 영역을 분리하였다. 이로 인하여, 손의 피부색상과 비슷한 색상을 가지는 얼굴과 손의 겹침 현상에서 강건한 손 추출 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 보다 자연스러운 제스쳐 인식 시스템을 구축할 수 있다.
피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
색상정보는 물체의 특성을 나타내는 고유한 특징점이 될 수 있으며, 물체를 인식하는데 중요한 정보를 제공한다. 색상정보를 이용한 얼굴영역의 추출은 얼굴의 방향이나 형태의 변화에 덜 민감하고 그 추출속도가 빠르다는 장점 때문에 많이 사용된다. 그러나 색상정보는 조명의 변화에 따라 민감하게 바뀐다는 단점을 가진다. 또한 실내환경에서 피부색과 유사한 배경이나 배경물체들이 많이 존재한다. 이러한 조명의 변화나 배경들이 존재하는 경우에 피부색을 이용한 얼굴 추출은 실패하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 피부색상 모델의 추적을 행하였으며, 얼굴의 움직임데이터로부터 타원근사를 이용하는 방식을 제안하였다. 또한 카메라는 팬틸트 장치에 탑재되어서 사람의 얼굴을 추적하도록 하였다.
본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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