본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.
In this paper, we propose a face recognition method using a neuro-fuzzy algorithm. In the preprocessing step, we extract the face part from the background image by tracking face boundaries. Then based on the a priori knowledge of human faces we extract the features such as widths of eyes and mouth, and distances from eye to nose and nose to mouth. In the recognition step. We use a neuro-fuzzy algorithm that employs a fuzzy membership function and modified error backpropagation algorithm. The former absorbs the variation of feature values and the latter shows good learning efficiency. Computer simulation results with 20 persons show that the proposed method gives higher recognition rate than the conventional ones.
키넥트 적외선 프로젝터를 활용하여 깊이 값을 인지하는 기술은 계속 발전하고 있다. 사람의 움직임을 추적하는 기술은 마크리스 방식에서 비마크리스 방식으로 발전하고 있다. 키넥트를 활용한 얼굴 움직임에 대한 캡쳐는 정교하지 못한 단점을 가지고 있다. 또한 얼굴에 대한 제스처나 움직임을 실시간으로 제어 하는 방법은 많은 연구가 필요한다. 따라서 본 논문은 키넥트 적외선 방식을 활용하여 추출된 얼굴인식 데이터에 브랜딩 기술을 접목하고 제어하는 기술을 연구하여 자연스러운 3D 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 기술을 제안한다.
드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.
For human-robot interaction, a robot should recognize the meaning of human behavior. In the case of static behavior such as face expression and sign language, the information contained in a single image is sufficient to deliver the meaning to the robot. In the case of dynamic behavior such as gestures, however, the information of sequential images is required. This paper proposes behavior classification by using fuzzy classifier to deliver the meaning of dynamic behavior to the robot. The proposed method extracts feature points from input images by a skeleton model, generates a vector space from a differential image of the extracted feature points, and uses this information as the learning data for fuzzy classifier. Finally, we show the effectiveness and the feasibility of the proposed method through experiments.
PRIMOS $body^{(R)}$ 기기를 이용한 얼굴부피 평가법 개발에 관한 연구를 진행하였다. 평가법의 신뢰성을 확인하고자 세 명의 시험자가 마네킹과 사람을 대상으로 얼굴 부피를 측정하였다. 마네킹의 얼굴에 여러 가지 부피의 찰흙을 붙이고, 기기로 얼굴을 측정하였는데, 실제 찰흙의 부피와 측정값 사이에 높은 상관성($R^2=0.99$)이 있는 것으로 나타났다.% RSD와 Gage R&R 분석으로 기기의 정확성, 반복성, 재현성을 확인한 결과 신뢰성이 있는 결과를 얻었다. 이와 같은 평가법을 얼굴 붓기 감소에 영향을 주는 화장품의 효능을 평가하는데 적용하였다. 10명의 건강한 여성을 대상으로 화장품 사용 전후 얼굴의 부피를 측정한 결과, 얼굴의 부피가 감소하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 PRIMOS $body^{(R)}$를 이용한 얼굴 부피 평가법은 인체평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.
In the recognition of similar patterns like profile contours of human faces, feature measure plays important role. We extracted effective and general feature by B-spline approximation. The nodes and vertices of the approximated curve are normalized and used as features. Since the features have both local property of curvature extrema and global property by B-spline approximation, they are superior to those of curvature extrema of the profile contour. For the image data of six sets of 56 persons, some of which are ill-made, averaged accuracy rate of 97.6 % is obtained in recognizing combinational 333 test samples.
얼굴 특징 검출은 HCI, 얼굴 인식, 얼굴 추적, 표정 인식 및 이미지 데이터 검색등과 같은 응용분야의 근간 기술이다. 실시간 환경에서 얼굴 특징 검출을 처리하기 위해서는 검출 알고리즘의 속도가 중요한 관건으로 작용하고 있다. 또한 빛의 변화, 대상의 위치, 각도, 복잡한 배경등과 같은 요인들은 얼굴 특징 검출 알고리즘의 검출율을 낮추는데 영향을 미치므로 이를 개선한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 검출율과 검출 속도를 동시에 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 얼굴 이미지에 빛 보상 알고리즘인 CLAHE를 이용하여 빛의 변화에 강건하도록 이미지를 개선한 다음 얼굴 피부 영역을 검출한다. 검출한 피부 영역에서 얼굴 특징 포인트를 추출하기 위해 얼굴 특징의 외형기반 기하학적 성질을 이용한다. 제안 알고리즘은 얼굴 특징 검출의 정확도를 높일 뿐 아니라 빠른 검출 속도를 보임으로써 얼굴 추적, 인식 등과 같은 실시간 응용분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 영상에서 양쪽 눈 영역을 각각 검출하여 각 영역에 대한 지역적 이진화를 통해 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 단일 저해상도 웹 카메라 영상에서 haar-like feature를 이용해 사람의 얼굴을 검출 한 뒤, 얼굴 영역의 너비와 높이의 비율에 따라 양쪽 눈 영역을 각각 검출한다. 각 눈 영역에서 지역적으로 전처리 및 이진화를 수행하여 눈동자를 검출한다. 눈동자 검출은 HCI(Human-Computer Interface) 시스템에 사용될 수 있다.
2채널 방식을 이용하는 입체 음향 구현 방법은 멀티채널 방식에 비해 비용의 감소 효과 및 설치가 쉽다는 장점이 있으나 크로스토크(crosstalk)를 제거하는 것이 어려운 문제이다. 크로스토크를 제거하기 위해서는 머리의 위치를 정확하게 추정하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 2채널 방식에서 3차원 입체 음향을 구현하기 위해 얼굴의 방향을 추정하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출하고 전처리 작업과 수학적 형태학을 이용한 두 눈의 위치를 검출하는 알고리즘을 이용, 얼굴이 향하고 있는 방위각을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 제안되어진 방법들에 비해 적용 범위가 더 넓으며, 얼굴 방위각이 매우 안정적으로 검출됨을 실험을 통해 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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