• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권1호
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• pp.27-35
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• 2013

This paper proposes a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images that correspond to the viewer's position can be synthesized using geometrical transformations, such as rotation and translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, the viewer's dominant face, which is established initially from a camera, can be tracked using the statistical characteristics of face colors and deformable templates. As a result, a motion parallax cue can be provided by detecting the viewer's dominant face area and tracking it, even under a heterogeneous background, and synthesized sequences can be displayed successfully.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.16-24
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• 2005

본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.61-69
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• 2018

Multi-tracking of general objects and specific faces is an important topic in the field of computer vision applicable to many branches of industry such as biometrics, security, etc. The rapid development of deep neural networks has resulted in a dramatic improvement in face recognition and object detection problems, which helps improve the multiple-face tracking techniques exploiting the tracking-by-detection method. Our proposed method uses face detection trained with a head dataset to resolve the face deformation problem in the tracking process. Further, we use robust face features extracted from the deep face recognition network to match the tracklets with tracking faces using Hungarian matching method. We achieved promising results regarding the usage of deep face features and head detection in a face tracking benchmark.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.115-123
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• 2015

점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.470-481
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• 2006

본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.355-362
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• 2010

얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.17-25
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• 2014

In this paper, we describe an adaptive Markov chain Monte Carlo-based particle filter that effectively addresses real-time multi-face tracking on mobile platforms. Because traditional approaches based on a particle filter require an enormous number of particles, the processing time is high. This is a serious issue, especially on low performance devices such as mobile phones. To resolve this problem, we developed a tracker that includes a more sophisticated likelihood model to reduce the number of particles and maintain the identity of the tracked faces. In our proposed tracker, the number of particles is adjusted during the sampling process using an adaptive sampling scheme. The adaptive sampling scheme is designed based on the average acceptance ratio of sampled particles of each face. Moreover, a likelihood model based on color information is combined with corner features to improve the accuracy of the sample measurement. The proposed tracker applied on various videos confirmed a significant decrease in processing time compared to traditional approaches.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권1호
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• pp.16-22
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• 2018

This paper presents a solution for personal profiling system based on user-oriented tracking. Here, we introduce a new way to identify and track humans by using two types of cameras: dome and face camera. Dome camera has a wide view angle so that it is suitable for tracking human movement in large area. However, it is difficult to identify a person only by using dome camera because it only sees the target from above. Thus, face camera is employed to obtain facial information for identifying a person. In addition, we also propose a new mechanism to locate human on targeted location by using grid-cell system. These result in a system which has the capability of maintaining human identity and tracking human activity (movement) effectively.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1074-1081
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• 2007

This paper presents a method for real-time face detection and tracking which combined Adaboost and Camshift algorithm. Adaboost algorithm is a method which selects an important feature called weak classifier among many possible image features by tuning weight of each feature from learning candidates. Even though excellent performance extracting the object, computing time of the algorithm is very high with window size of multi-scale to search image region. So direct application of the method is not easy for real-time tasks such as multi-task OS, robot, and mobile environment. But CAMshift method is an improvement of Mean-shift algorithm for the video streaming environment and track the interesting object at high speed based on hue value of the target region. The detection efficiency of the method is not good for environment of dynamic illumination. We propose a combined method of Adaboost and CAMshift to improve the computing speed with good face detection performance. The method was proved for real image sequences including single and more faces.