본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이를 위해 급격한 조명 변화에도 강인한 시청자 시역위치 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 비올라-존스 검출기와 옵티컬-플로우를 선형 결합한 시역 위치 추정 알고리즘[1]은 급격하게 조명이 변하는 경우 잘못된 시역 위치를 추정하는 문제가 있음을 확인하였고, 특히 이러한 급격한 조명의 변화 문제는 모바일 환경에서 흔히 발생하는 환경조건이다. 그리고 어두운 공간에서 3D 디스플레이를 시청하는 경우 디스플레이 조명이 시청자의 얼굴에 비치기 때문에 조명 변화가 매우 크게 발생할 수 있다. 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 새롭게 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 조명의 변화등에 의해 옵티컬-플로우가 잘못된 추적 결과를 출력하는 경우, 기존의 두 알고리즘(비올라-존스 얼굴검출기+옵티컬-플로우 특징점 추적기)을 선별적으로 선택함으로써 강인한 얼굴검출 및 추적이 이루어지도록 하고, 다양한 실험 결과를 통해 그 효과를 검증한다.
Do, Luu Ngoc;Yang, Hyung Jeong;Kim, Soo Hyung;Lee, Guee Sang;Na, In Seop;Kim, Sun Hee
International Journal of Contents
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제10권1호
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pp.1-11
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2014
In the current generation of smart mobile devices, object tracking is one of the most important research topics for computer vision. Because human face tracking can be widely used for many applications, collecting a dataset of face videos is necessary for evaluating the performance of a tracker and for comparing different approaches. Unfortunately, the well-known benchmark datasets of face videos are not sufficiently diverse. As a result, it is difficult to compare the accuracy between different tracking algorithms in various conditions, namely illumination, background complexity, and subject movement. In this paper, we propose a new dataset that includes 91 face video clips that were recorded in different conditions. We also provide a semi-automatic ground-truth generation tool that can easily be used to evaluate the performance of face tracking systems. This tool helps to maintain the consistency of the definitions for the ground-truth in each frame. The resulting video data set is used to evaluate well-known approaches and test their efficiency.
최근 많은 영화나 컴퓨터 애니메이션에는 인간형 3차원 캐릭터의 애니메이션이 등장하고 있다. 이러한 인체 애니메이션에는 인체의 움직임, 손가락이나 얼굴표정이 포함된다. 대부분의 경우에 자연스러운 인체의 움직임을 추적하기 위해 모션캡쳐를 이용하고 있지만, 이 경우 손가락이나 얼굴표정은 제외되므로 이에 대한 추가 작업이 필요하게 된다. 본 논문에서는 모션캡쳐 장비, 사이버글러브와 Face Tracker를 통합한 시스템을 소개하며, 이 시스템을 이용하여 실시간으로 캐릭터 애니메이션이 가능하게 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
영상처리 기법을 이용한 얼굴검출에 관한 많은 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 얼굴 검출 방식은 Viola와 Jones이 제안한 Adaboost 방식이다. 이 방식은 Haar-like feature을 이용하여 얼굴영상을 선행 학습하고, 검출 성능은 학습된 DB에 의존한다. 이는 일정 거리 범위 안의 학습된 얼굴 크기에서는 얼굴 검출을 잘 수행하지만, 카메라에서 객체(얼굴)의 거리가 멀어지면 얼굴 크기가 작아져 기존에 학습한 Haar-like feature로 얼굴 검출을 하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 논문에서는 생물학 기반의 선택적 주의집중 기반의 Haar-like feature 정보를 이용한 Adaboost 모델과 사용자의 시선 응시 점 정보를 이용하여, 사용자의 관심영역 확장을 통한 원거리 얼굴 검출 모델을 제안한다. 생물학적 기반의 선택적 주의 집중 모델인 돌출맵(Saliency map) 정보를 이용하여 입력 영상에 대하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 중에서 선행 학습된 Haar-like feature 정보로 Adaboost 알고리즘을 이용하여 최종 얼굴 영상을 검출한다. 그리고 사용자의 시선 응시 점 정보는 관심영역을 선택 하는데 이용된다. 피 실험자가, 카메라로부터 멀리 거리 떨어져 얼굴의 크기가 얼굴검출이 힘들더라도 사용자 시선 응시 점 영역을 선형 보간법으로 확대하여 입력영상으로 재사용함으로써 얼굴 검출 성능을 높일 수 있다. 제안된 방법이 기존의 Adaboost 방법보다 얼굴 검출 성능과 수행시간 면에서 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
태양광 발전에서, 태양전지가 받는 태양광량은 발전량에 영향을 주는 가장 중요한 요소이다. 태양전지를 최대한 태양과 마주보도록 회전시켜주는 다양한 형태의 추적식 태양광 발전기가 개발되었으며, 특히 태양의 위치를 2개의 회전축을 이용하여 추적하는 2축식 추적방식이 발전효율을 높이는데 크게 기여하고 있다. 이러한 2축식 태양광 추적식 발전기 중에 경사각 종속형 방식은 초기 투자비용이 비교적 저렴하고 견고한 구조로 유지보수가 용이하기 때문에 실제 발전 현장에서 널리 이용하고 있지만, 회전 각도가 제한적일 수밖에 없는 구조적 특성 때문에 태양을 추적하는데 한계가 있어 발전효율이 상대적으로 낮다. 본 논문은 경사각 종속 2축식 태양광 발전기의 발전효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 정확한 제어에 필요한 수식을 유도하고, 한 개의 축이 제한 각도에 도달했을 때에도 그 나머지 축으로 계속 추종해가도록 한다. 제안된 방법이 태양 전지에 입사되는 태양광량이 더 많아짐을 입증하기 위해 정확한 태양의 추종 및 제안방식으로의 운용에 필요한 수식들을 유도하고, 이를 한국천문연구원의 각 분기별 데이터에 적용하여, 회전 제한각도에서 기존의 운용 방식과 비교한 결과로 최대 11.1% 이상의 태양광을 더 받을 수 있음을 확인한다.
본 논문은 얼굴 모션 데이터를 벡터 기반 캐리커처의 얼굴에 적용하여 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션을 생성할 수 있도록 하는 방법론을 기술한다. 본 방법은 일러스트레이터의 플러그인 형식으로 구현하였으며, 별도의 사용자 인터페이스를 갖추고 있다. 실험에 사용된 얼굴 모션 데이터는 28개의 소형 마커를 배우 얼굴의 주 근육 부분에 부착하고 다양한 다수 개의 표정을 Facial Tracker로 캡처한 것이다. 캐리커처는 모션데이터와의 연결을 위해 모션 캡처를 할 때 배우의 얼굴에 부착된 주요 마커의 위치와 동일한 부위에 각각의 제어점을 가진 베지어 곡선 형태로 제작되었다. 그러나 얼굴 모션 데이터는 캐리커처에 비하여 공간적인 규모가 너무 크기 때문에 모션 캘리브레이션 과정을 거쳤으며, 사용자로 하여금 수시로 조절이 가능하게 하였다. 또한 캐리커처와 마커들을 연결시키기 위해서는 사용자가 얼굴 부위의 각 명칭을 메뉴에서 선택한 다음, 캐리커처의 해당 부위를 클릭함으로써 가능하게 하였다. 결국 본 논문은 일러스트레이터의 사용자 인터페이스를 통하여 벡터 기반 캐리커처에 얼굴 모션 데이터를 적용한 캐리커처 얼굴 표정 애니메이션 생성이 가능하도록 하였다.
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.
신체적 불편함으로 인해 기존의 마우스와 같은 입력 장치의 사용이 힘든 사용자에게 도움이 될 수 있는 시스템으로 얼굴 인식과 Pyautogui 마우스 제어 기반의 비접촉식 입력 기법을 제안한다. 본 연구는 특히 화면 확대/축소나 스크롤 기능과 같이 웹 서핑을 보다 편리하게 돕는 기능이 포함되어 있으며, 개인의 신체적 차이 및 웹 사용 습관을 고려해 여러 설정값을 조정할 수 있도록 하였다. 또한, 기존의 시스템에서 한계점으로 제시되었던 눈 피로도에 대한 문제도 해결하였다. 추가로 고성능 CPU나 GPU 환경이 요구되지 않고 별도의 트래커 장치나 고성능 카메라 또한 필요하지 않다. 이러한 연구를 통해 손을 쓰기 어려운 장애인 및 노인들의 웹 접근성을 높여 배리어프리 실현에 기여하고자 한다.
본 연구는 사회적 상호작용에서 필수적인 얼굴 인상형성 과정 중 가장 대표적이라고 할 수 있는 매력도와 신뢰성을 평가할 때 시각적 주의에서의 차이가 나타나는지를 관찰하기 위해 고안되었다. 실험 1에서는 참가자들이 얼굴 신뢰성과 매력도를 평가하는 동안 안구추적기(eye-tracker)를 사용하여 사람들의 시선움직임을 측정하고, 이 후 히트맵(heatmap) 분석을 통해 평가과제 간 차이를 관찰하였다. 그 결과, 사람들은 매력도를 평가할 때와 비교하여 신뢰성을 평가할 때, 얼굴의 주요요소라 할 수 있는 눈과 코 부위에서 더 많은 시선응시가 일어나는 것을 관찰하였다. 또한, 실험 2에서는 참가자들이 실험 1과 동일한 얼굴 평가과제를 수행하는 동안 얼굴의 각 요소에 단어를 짧게 제시하였다. 실험종료 후 실시된 회상검사 결과, 신뢰성 평가과제 시 코부위에 제시되었던 단어의 회상률이 매력도 평가과제 시와 비교하여 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 얼굴 신뢰성 판단은 시각적인 주의적 자원(attentional resources)의 할당과 관련된 측면에서 얼굴 매력도와는 구분되는 정보처리과정을 거치는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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