한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
/
pp.153-156
/
2005
Skin region detection in images is an important process in many computer vision applications targeting humans such as hand gesture recognition and face identification. It usually starts at a pixel-level, and involves a pre-process of color spae transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes and other classes, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying imaging conditions, without any complicated analysis. In this paper, we examine if the color space transformation actually brings those benefits to the problem of skin region detection on a set of human hand images with different postures, backgrounds, people, and illuminations. Our experimental results indicate that color space transfomation affects the skin detection performance. Although the performance depends on camera and surround conditions, normalized [R, G, B] color space may be a good choice in general.
차원 축소를 위한 통계적 방법중에 주성분분석이 가장 널리 사용되고 있으나 주성분 분석의 여러 가지 장점에도 불구하고 이상치에 매우 민감하여 이를 강건화 하기 위한 여러 가지 방법이 제시되었다. 그 중에서도 Candès 등 (2011)과 Chandrasekaran 등 (2011)이 제안한 강건 주성분분석이 계산 가능하며 가장 효율적인 방법으로 알려져 있으며 최근 비디오 감시, 안면인식 등의 인공지능분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 강건 주성준 분석의 개념과 최근 제안된 가장 효율적인 알고리즘을 소개한다. 아울러 실제 자료에 근거한 예제를 소개하고 향후 연구분야도 제안한다.
본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
인간의 얼굴 검출은 비디오 감시, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 그리고 얼굴 이미지 데이터 베이스 관리와 같은 분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복잡한 배경뿐만 아니라 다양한 조명 조건에서 색 이미지 변화들의 폭넓은 변화를 처리할 수 있도록 새로운 조명 보정 기술과 이웃 화소들을 조합한 간단하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 색상 유사도를 기반으로 각 그룹을 추출하여 후보 얼굴 영역을 생성한다. 각각의 얼굴 후보 영역을 증명하기 위하여 눈, 입의 경계맵을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법이 단순하고 매우 빠른 수행능력을 보여주었으며, 89%의 얼굴 검출 수행능력을 나타내었다.
AAM은 얼굴 윤곽 검출에 잘 적용되어 왔으나 초기값에 민감하다는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 점진적 AAM을 이용한 얼굴 윤곽 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계와 얼굴 윤곽 검출 단계의 2단계로 구성된다. 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계에서는 먼저 얼굴 내부 영역만으로 구성된 얼굴 내부 AAM 모델 구성과 얼굴 전체 영역으로 구성된 얼굴 전체 AAM 모델 구성을 수행한 후에, 이후 얼굴 내부 AAM 모델 파라미터 벡터와 얼굴 전체 AAM 모델 파라미터 벡터간의 관계 행렬을 추출한다. 얼굴 윤곽 검출 단계는 2단계 절차로 수행된다. 먼저 새로 입력되는 얼굴 이미지에 대해 얼굴 내부 AAM 모델을 맞추어 얼굴 내부에 대한 특징 파라미터 벡터를 구한다. 이후 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계에서 구한 관계 행렬과 첫 단계에서 구한 얼굴 내부 특징 파라미터 벡터를 이용하여 얼굴 전체 AAM 특징 파라미터 벡터에 대한 초기값을 추정하고 이를 이용하여 새로 입력되는 얼굴 이미지에 대해 얼굴 전체 AAM 모델을 맞추어 전체 얼굴 윤곽 검출을 수행한다. 실험을 통해 제안된 점진적 AAM 기반 얼굴 윤곽 검출 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존 기본 AAM 기반 얼굴 검출 방법보다 더 강인한 것으로 확인되었다.
패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.
얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
This thesis presents a method for 3D modeling of facial expression from frontal and mirror-reflected multi-image. Since the proposed system uses only one camera, two mirrors, and simple mirror's property, it is robust, accurate and inexpensive. In addition, we can avoid the problem of synchronization between data among different cameras. Mirrors located near one's cheeks can reflect the side views of markers on one's face. To optimize our system, we must select feature points of face intimately associated with human's emotions. Therefore we refer to the FDP (Facial Definition Parameters) and FAP (Facial Animation Parameters) defined by MPEG-4 SNHC (Synlhetic/Natural Hybrid Coding). We put colorful dot markers on selected feature points of face to detect movement of facial deformation when subject makes variety expressions. Before computing the 3D coordinates of extracted facial feature points, we properly grouped these points according to relative part. This makes our matching process automatically. We experiment on about twenty koreans the subject of our experiment in their late twenties and early thirties. Finally, we verify the performance of the proposed method tv simulating an animation of 3D facial expression.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.