• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.426-432
• /
• 2008

회화는 2차원 평면 위에 색과 선을 사용하여 여러 가지 형상을 표현하는 조형예술이다. 본 논문에서는 이러한 회화의 평면적 특성에 입각하여 3차원 물체들로 구성된 장면을 화가가 캔버스 위에 붓을 놀려 채색한 것과 같은 회화 스타일로 렌더링하는 방법을 소개하고, 카메라의 시점과 시선이 변화하는 동적인 장면에서 여전히 평면적 특성을 유지하면서 붓질의 방향이 처음에 지정된 방향을 유지하도록 변화하는 방법을 제안한다. 회화의 정의에 띠라 캔버스와 같은 2차원 평면 위에 붓으로 칠한듯한 효과를 연출하기 위해서 본 논문에서는 화면 공간 위에서 크기가 동일한 빌보드를 사용하여 붓질-붓을 한번 놀려 색을 칠하는 것-을 한다. 화면 전체에 붓질을 하여 장면을 렌더링 하여도 장면을 바라보는 카메라가 움직이면 처음의 붓질 방향을 유지하기 위하여 붓질의 방향 역시 변하여야 한다. 만일 붓질이 변하지 않고 동일한 방향을 유지한다면 마치 일정한 붓질 모양의 패턴이 있는 유리 뒤로 물체들이 움직이는 것 같은 시각적 오류가 있는 결과를 얻게 된다. 이것을 막기 위하여 본 논문에서는 장면 안에서 시점이나 시선의 방향이 바뀌는 애니메이션이 일어날 때 그에 맞춰 물체 위의 붓질이 함께 회전하는 방법을 제안한다. 붓질이 회전할 각도는 첫 프레임의 장면과 현재 프레임의 장면의 샘플 포인트들에 대하여 위치 차이를 비교하는, least-square solution을 사용하는 Horn의 2차원 유사성 검사를 수행하여 얻는다. 본 논문에서는 실험을 통해, 처음에 회화 스타일로 렌더링된 장면에서 실시간으로 카메라를 움직이며 붓질의 방향이 변화하는 모습을 관찰하였고, 처음에 지정된 방향을 유지하도록 회전하는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.53-60
• /
• 2009

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.603-607
• /
• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.39-46
• /
• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.