• 한국통신학회논문지
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• 제35권12C호
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• pp.984-994
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• 2010

Pose variation is a critical problem in face recognition. Three-dimensional(3D) face recognition techniques have been proposed, as 3D data contains depth information that may allow problems of pose variation to be handled more effectively than with 2D face recognition methods. This paper proposes a pose-normalized 3D face modeling method that translates and rotates any pose angle to a frontal pose using a plane fitting method by Singular Value Decomposition(SVD). First, we reconstruct 3D face data with stereo vision method. Second, nose peak point is estimated by depth information and then the angle of pose is estimated by a facial plane fitting algorithm using four facial features. Next, using the estimated pose angle, the 3D face is translated and rotated to a frontal pose. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we designed 2D and 3D face recognition experiments. The experimental results show that the performance of the normalized 3D face recognition method is superior to that of an un-normalized 3D face recognition method for overcoming the problems of pose variation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.508-515
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• 2012

본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모델을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.63-69
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• 2004

본 논문에서는 포즈 변화에 강인한 얼굴 인식을 위하여 원통 모델을 이용하는 방법을 제안한다. 얼굴 모양이 원통형이라는 가정 하에 입력 영상으로부터 대상의 포즈를 예측하고, 예측된 포즈 각도만큼 포즈 변환을 실시하여 정면 얼굴 영상을 획득한다. 이렇게 획득한 정면 영상을 얼굴 인식에 적용함으로써 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 93.76%로 향상되었음을 볼 수 있었으며, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델을 이용한 결과와 비교하였을 때 비교적 양호한 인식률을 갖는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1244-1248
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• 2005

In this paper, we propose fuzzy c-means (FCM) to solve recognition errors in invariant range image, multi-pose face recognition. Scale, center and pose error problems were solved using geometric transformation. Range image face data was digitized into range image data by using the laser range finder that does not depend on the ambient light source. Then, the digitized range image face data is used as a model to generate multi-pose data. Each pose data size was reduced by linear reduction into the database. The reduced range image face data was transformed to the gradient face model for facial feature image extraction and also for matching using the fuzzy membership adjusted by fuzzy c-means. The proposed method was tested using facial range images from 40 people with normal facial expressions. The output of the detection and recognition system has to be accurate to about 93 percent. Simultaneously, the system must be robust enough to overcome typical image-acquisition problems such as noise, vertical rotated face and range resolution.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.455-456
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• 2006

This paper presents an automatic pose-normalized 3D face data acquisition method using 2D and 3D information. We propose an automatic pose-normalized 3D face acquisition method that accomplishes 3D face modeling and 3D face pose-normalization at once. The proposed method uses 2D information with AAM (Active Appearance Model) and 3D information with 3D normal vector. The 3D face modeling system consists of 2 cameras and 1 projector. In order to verify proposed pose-normalized 3D modeling method, we made an experiment for 2.5D face recognition. The experimental result shows that proposed method is robust against pose variation.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.570-576
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• 2005

얼굴 인식 분야에서 포즈의 변화는 인식률을 저하시키는 가장 심각한 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 포즈가 변화된 얼굴 영상에 대한 인식률을 높이기 위한 전처리 단계로 정면이 아닌 얼굴 영상을 정면 얼굴 영상으로 변환시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 PCA 계수를 선형 변환 시키는 변환 행렬을 사용되는데 이 변환 행렬은 PCA 계수 사이의 선형적인 관계를 이용하여 구한다. 제안된 방법은 PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식 알고리즘으로 검증하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 얼굴 인식률을 $20\%$ 정도 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 측면 포즈 정규화를 통해 얻어진 부분영역을 이용해 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 포즈변화에 강인한 얼굴인식을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 포즈 정규화 방법은 포즈정규화과정 중에 가려져 보이지 않는 영역에 대한 정보를 가지고 있지 않기 때문에 문제가 발생하게 된다 일반적으로는 보상을 통해 문제를 해결 하고 있지만, 보상에 의해 영상이 왜곡이 되거나 특징정보를 잃는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 깊이찬가 큰 영역에서 주로 발생하는 왜곡을 줄이도록 정면이 아닌 측면으로의 정규화를 시도한다 또한 정규화후 왜곡이 발생한 영역은 제거하고 왜곡이 발생하지 않은 영역만을 이용해 인식과정을 수행한다 포즈가 좌우변화만 존재하는 경우와 상하변화도 존재하는 경우 두 가지 경우로 나누어 다루었으며 각각의 경우에 대해 실험을 통해 인식 성능의 향상을 확인하였다

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.929-938
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• 2004

본 논문에서는 원통모델과 스테레오 카메라를 이용하여 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 입력으로 하나의 영상을 취할 수 있는 경우와 스테레오 영상을 취할 수 있는 경우의 두 가지로 나누어 다룬다. 단일 입력 영상인 경우 정면이 아닌 입력 영상에 대하여 원통 모델을 이용하여 좌우방향(yaw)으로 포즈를 보상하고, 스테레오 입력 영상인 경우 스테레오 기하학을 이용하여 예측된 상하방향(pitch) 포즈로 대상의 상하 변화까지 보상한다. 또한 스테레오 카메라를 통하여 동시에 두 개의 영상을 얻는다는 장점이 있기 때문에 결정 단계 융합(decision-level fusion) 방법을 이용하여 전체적인 인식률을 향상시킨다. 실험 결과, 좌우 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 94.76%로 향상되었음을 볼 수 있었고, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델과의 비교 결과 인식률이 양호함을 확인할 수 있었다. 또한 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 얼굴이 위로 향한 영상일 경우 5.24%의 인식률을 향상시켰고, 결정 단계융합에 의해 추가로 3.34%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.607-616
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• 2014

현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 $10^{\circ}$이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.