본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.
본 논문에서는 임의의 배경을 가진 컬러 정지 영상 내에 존재하는 얼굴을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 배경, 얼굴의 수, 크기, 각도, 피부색상, 그리고 조명에 대하여 불변적인 특정을 가지며, 컬러 클러스터링, 컬러 스캐닝, 서브 블록 프로세싱, 얼굴 영역 검출, 그리고 얼굴 검증과정으로 구성된다. 제안 방법은 사전 트레이닝 단계나 추가적인 데이터베이스를 필요로 하지 않는다. 본 논문의 제안방법은 보안 분야, 동영상과 정지영상의 색인, 그리고 기타 자동화된 컴퓨터비전 분야에 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 UI 시스템에서 포인팅 장비를 대신할 수 있는 컴퓨터 비전 기반의 제스쳐 형상의 영역 비율과 크기 변화 특징을 이용한 손-동작 인터페이스를 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 손 영역 검출을 위해서 HSI 컬러 모델을 기반으로 손 영역의 피부 색상(Hue)과 채도(Saturation) 값을 혼합하여 적용함으로서 제스쳐 인식에 있어서 손 영역 이외의 피부색 영역을 제거할 수 있으며, 빛에 의한 잡음 영향을 줄이는데 효과적이다. 또한 제시되는 제스쳐의 정적인 포즈 인식이 아닌 실시간으로 변화하는 제스쳐 클리핑 영역에서의 손 영역 화소 비율과 크기 변화를 검출함으로써 계산량을 줄일 수 있으며, 보다 빠른 응답 속도를 보장한다. 제안한 컴퓨터 비전 기반의 포인팅 인터페이스는 우리가 이전 연구에서 구현한 자가 시력 측정 시스템에서 독립적인 포인팅 인터페이스로 적용한 결과, 평균적으로 86%의 제스쳐 인식률과 87%의 좌표이동 인식률을 보여 포인팅 인터페이스로의 활용도를 보였다.
인터넷을 통해 자료를 업로드하고 다운로드하는 것이 보편화되면서 개인 정보를 포함한 자료도 사용자들에게 쉽게 노출되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 입력되는 여러 가지의 컬러 영상으로부터 전경이 아닌 배경 부분을 제외하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역을 강인하게 검출한 다음, 주변의 상황에 적합한 블로킹 방법으로 검출된 대상 영역을 보호하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 영상 데이터로부터 배경 부분을 제거하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역만을 사람의 피부 색상을 기반으로 강인하게 분할한다. 그런 다음, 주변의 상황에 적합하게 해당 영역의 블러링(blurring)을 다단계로 수행하여 검출된 대상 영역을 효과적으로 블로킹함으로써 개인 정보가 외부에 노출되는 것을 보호할 수 있다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다수의 영상으로부터 개인 정보가 포함된 대상 객체 영역을 영상 블러링 방법으로 기존의 방법에 비해 2.3% 보다 정확하게 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 영상 보안, 비디오 감시, 대상 물체 커버링 등과 같은 영상처리와 연관된 많은 유사한 분야에서 실제적으로 활용될 것으로 기대된다.
손동작 인식을 통하여 컴퓨터 프레젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 손 동작의 다양한 운동 형태를 인식, 구분함으로써 부가적인 제어용 장치 없이 프레젠테이션을 제어한다. 손동작의 인식을 위하여 얼굴영역 검출과 손영역 검출을 시행한다. 하르분류기(Haar classifier)를 이용하여 얼굴영역을 검출하며, HSV 컬러모델상에서 피부 색상 정보에 따라 손영역을 검출한다. 얼굴 영역은 손동작의 시작과 끝, 동작의 크기 및 방향을 판단하는 기준으로 삼는다. 얼굴 영역으로부터 가로, 세로 중심축을 설정하고 제안하는 모션 식별룰에 따라 다양한 손동작을 인식하고 컴퓨터 제어에 이용한다. 약 1200회의 동작 인식 실험에서 97.2%의 인식률을 얻어 제안하는 알고리즘이 유효함을 확인하였다.
본 논문은 CCD 칼라 영상을 이용하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. YCbCr 컬러모델에서 피부색에 대한 색상 정보와 적응적인 피부범위 확장을 통하여 얼굴후보영역을 추출하였다. 추출된 얼굴후보영역을 이용하여 곡선전개 방식의 초기곡선으로 사용하여 얼굴영역을 정확히 추출하였다. 얼굴의 특징점을 추출하기 위하여 얼굴영역에서 칼라정보를 이용한 Eye Map과 Mouth Map을 이용하였다. Log-polar변환의 중심점을 얻기 위하여 검출된 얼굴의 특징점을 이용하였다. 특징벡터를 추출하기 위하여 DCT, 웨이브렛 변환을 통하여 추출한 계수들을 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 BP 학습알고리즘을 사용하는 신경망에서 얼굴인식을 수행하였다. 실험결과, 제안한 방법이 입력영상의 회전, 크기변화에 대하여 기존의 방법에 비하여 강인한 인식결과를 얻을 수 있었다.
임의의 영상에서 얼굴을 검출하는 것은 얼굴을 인식하는데 있어서 선행되어야 할 필수과정이다. 본 논문은 조명의 변화가 심한 컬러영상에서 얼굴을 검출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 기존의 기하학적 밝기분포 마스크만을 사용한 방법이 조명 변화에 취약한 단점을 보완하는데 중점을 두었다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization : HE)와 감마 크기 보정 (Gamma Intensity Correction : GIC) 방법을 이용해서 조명에 대한 간섭을 줄인 후, 영상 전체에서 피부 영역을 추출하고 이어서 눈 후보들을 검출한다. 검출된 눈 후보들로부터 기하학적 밝기분포 마스크를 적용하여 효과적으로 얼굴 후보들을 찾을 수 있고, 이렇게 찾아진 얼굴 후보들은 주성분분석법(Principal Component Analysis : PCA)를 이용해서 얼굴인지 여부를 판별하게 된다. 본 알고리즘은 조명 밝기 등으로 인해 검출률이 떨어졌던 단점을 보완할 수 있었고, 향후 얼굴 검출 분야에 있어서도 활용 가치가 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.
얼굴 검출 기법들의 경우 조명과 배경에 따라 검출의 정확도가 떨어지는 현상이 발생하여, 이를 해결하기 위한 기법들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 얼굴의 눈과 입의 성분을 분석하여 인간의 감성 정보를 추출하기 위한 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위해 처리속도가 빠르고 환경 요소들에 강인한 검출율을 보이는 얼굴 특징 검출 방법을 제안하였다. 본 방법은 적분 이미지를 적용한 Haar-like Feature기법을 이용하여 얼굴 성분(두 눈, 입)을 검출한 후, 색상 정보를 바탕으로 검출된 성분들을 이진화하고 피부영역과 얼굴 성분영역을 구분한다. 그 후, 빠르고 정확한 shape를 생성하기 위해 베지어 곡선을 이용하여 검출된 성분들의 shape를 생성한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Face Recognition Homepage의 데이터를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이를 통해 정교한 얼굴 성분 검출이 가능함을 확인하였다.
Carbonylated proteins (CPs)은 단백질의 염기성 아미노산 잔기들과 지질 과산화 중 생성되는 알데히드 화합물과의 화학적 반응을 통하여 만들어진다. CP는 UVA와 청색 광선 영역의 빛을 흡수하여 흥분하며, CP의 감광 반응을 통해 superoxide anion radicals ($^{\cdot}O_2{^-}$)이 생성되고 각질층(Stratum corneum, SC)에서 reactive oxygen species (ROS) 생성을 통해 새로운 protein carbonylation이 진행되는 것이 알려졌다. 또한, superoxide anion radicals이 SC에서 CP를 생성하며 색상과 수분 기능을 포함한 피부 상태에 영향을 미치는 것으로 보고되었다. 따라서, 본 연구의 목적은 피부 각질층에 존재하는 stratum corneum carbonylated protein (SCCP)의 생성량과 피부 탄력 개선의 상관정도를 알아보는 것이었다. 이를 위하여 46명의 건강한 피험자들을 대상으로 8주간 피부임상실험을 진행하였다. 8주간 진행한 피부임상시험은 피험자를 두 그룹으로 나누어, 한 그룹은 아무것도 함유하지 않은 크림을 사용하고, 다른 그룹은 탄력개선 원료가 함유된 크림을 사용하였다. 임상시험 측정 항목은 DUB scanner를 이용한 진피 치밀도 측정, Primos를 이용한 주름 측정을 진행하였으며 탄력 측정은 dermal torque meter (DTM310)와 Balistometer (BLS780)를 통해 진행하였다. SCCP측정은 피험자의 뺨에서cyanoacrylate를 이용한 skin surface biopsy (SSB)방법을 이용하여 각질을 채취한 후, 비침습적인 검출 방법을 이용해 SCCP의 양을 조사하였다. 측정은 0주, 4주, 8주 총 3회에 걸쳐서 진행하였으며 각 주차의 측정값을 각각 분석하여 종합적인 결과를 비교하였다. 그 결과, SC에 존재하는 CP의 양은 피부 주름 및 피부 탄력성과 관련된 생물학적 인자의 수치가 개선됨에 따라 감소하는 것을 확인하였다. 이를 통해 항노화 효과에 있어서 탄력 개선과 CP양의 상관관계를 확인하여, 차후 피부 항노화 시험방법에 응용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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