얼굴 검출은 얼굴 인식을 위한 첫번째 단계로써, 입력 영상에서의 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아내야 한다. 얼굴의 위치를 찾아내는 것은 크기변화, 조명변화, 회전과 같은 다양한 상황이 발생하기 때문에 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 문제 중 얼굴이 회전되었을 때 얼굴을 검출하는 방법에 초점을 맞추었다. 먼저, 다인종 얼굴 데이타로부터 얼굴의 존재 유무와 얼굴의 위치 및 크기를 알아낸 뒤, 후보영역에서 두 눈을 검출하다. 두 눈을 이용하여 회전각도를 찾아내고 베이지안 분류기를 이용하여 정면얼굴이 되도록 다시 회전시키는 방법을 이용하였다. 다인종에 데이타를 이용한 회전된 얼굴에 대해서 얼굴검출 알고리즘을 실험하여 결과를 제시하였다.
이 논문에서는 회전각도에 무관하게 회전 얼굴과 회전각도를 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 회전된 얼굴 검출은 회전에 따른 얼굴 외형의 큰 변화로 인해 어려운 분야이다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 얼굴 구성요소들의 위치 정보가 유지되기 때문에 회전으로 인한 얼굴의 외형 변화가 없게 된다. 이에 따라 회전이 없는 정면 얼굴 검출에 사용되지만 회전에 민감한 특성을 갖는 HOG와 같은 특징들이 회전얼굴을 검출하는 과정에서 효과적으로 사용될 수 있다. 극좌표계 변환된 영상에서 얻은 HOG 특징을 SVM을 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 학습 데이터는 회전이 없는 정면 얼굴 영상만을 사용하였다. 3600개 회전 얼굴 영상에 대한 실험 결과 97.94 %의 회전각도 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상들에서 회전 얼굴들의 위치와 회전 각도를 정확하게 검출하였다.
회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다.
Face detection using AdaBoost algorithm is capable of processing images rapidly while having high detection rates. It seemed to be the fastest and the most robust and it is still today. Many improvements or extensions of this method have been proposed. However, previous approaches only deal with upright faces. They suffer from limited discriminant capability for rotated faces as these methods apply the same features for both upright and rotated faces. To solve this problem, it is necessary that we rotate input images or make independently trained detectors. However, this can be slow and can require a lot of training data, since each classifier requires the computation of many different image features. This paper proposes a robust algorithm for finding rotated faces within an image. It reduces the computational and sample complexity, by finding common features that can be shared across the classes. And it will be able to apply with multi-class object detection.
보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 $0^{\circ}$, 표준편차 $3^{\circ}$의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.
Yoon, Andy Kyung-yong;Park, Ki-cheul;Park, Sang-min;Oh, Duck-kyo;Cho, Hye-young;Jang, Jung-hyuk;Son, Byounghee
Journal of Multimedia Information System
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제6권2호
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pp.91-98
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2019
Many researchers have attempted to recognize three-dimensional faces using feature points extracted from two-dimensional facial photographs. However, due to the limit of flat photographs, it is very difficult to recognize faces rotated more than 15 degrees from original feature points extracted from the photographs. As such, it is difficult to create an algorithm to recognize faces in multiple angles. In this paper, it is proposed a new algorithm to recognize three-dimensional face recognition based on feature points extracted from a flat photograph. This method divides into six feature point vector zones on the face. Then, the vector value is compressed and expanded according to the rotation angle of the face to recognize the feature points of the face in a three-dimensional form. For this purpose, the average of the compressibility and the expansion rate of the face data of 100 persons by angle and face zone were obtained, and the face angle was estimated by calculating the distance between the middle of the forehead and the tail of the eye. As a result, very improved recognition performance was obtained at 30 degrees of rotated face angle.
The variation of the surface structure of the Al adsorbed W(110) planes according to the coverage and the substrate temperature has been investigated using LEED and ISS When the Al atoms were adsorbed on the W(110) surface at room temperature, a p($1{\times}1$) of the fcc (111) face were found at the coverage higher than 4 ML. When the substrate temperature was kept at 900 K during Al adsorption and the coverage was 1.0 ML, the surface revealed a p($1{\times}1$) of the bcc(110) face and when the coverage is 1.5 ML, the surface showed a p($1{\times}1$) of the bcc (110) face together with a p($1{\times}1$) double domain structure (fcc (111) face) rotated ${\pm}3^{\circ}$ from the [100] direction of the W(110) surface. When Al atoms were adsorbed on the W(110) surface at the substrate temperature of 1000 K and the coverage was higher than 1.0 ML, the surface revealed a p($1{\times}1$) of the bcc(110) face together with p($1{\times}1$) double domain structure(fcc(111) face) rotated ${\pm}3^{\circ}{\sim}5^{\circ}$ from the [100] direction of the W(110) surface. When Al atoms were adsorbed on the W(110) surface at the substrate temperature of 1100 K and the coverage was 0.5 ML, Al atoms formed a p($2{\times}1$) double domain structure When the coverage was 1.0 ML, the double domain hexagonal structure (fcc(111) face) rotated ${\pm}5^{\circ}$ from the [100] direction of the W(110) surface and another distorted hexagonal structure was found. Low-energy electron diffraction results along with ion scattering spectroscopy results showed that the Al atoms followed the Volmer-Weber growth mode at high temperature.
The purpose of this study was to find out what changes in weight bearing in the both upper extremities occurred in response to Asymmetrical Tonic Neck Reflex by rotation of head in the quadruped position. The subjects for the study were 80 children (44 male, 44 female) who were neurologically normal. They were divided into two groups $6\~7$ year olds and $8\~9$ year olds. Paired t-test was applied as a atatistical method at the 0.01 level of significance. The results of this study are as follows; 1. In the neutral position of head, there was mort weight bearing on the left hand than the right in both of the two groups(p<0.01). 2. When the head was rotated to the right or left passively, there was more weight bearing on the hand of side to which the face was rotated(p<0.01). 3. When the head was rotated to the right or left actively, there us also more weight bearing on the hand of side to which the face was rotated(p<0.01). Therefore, it is possible to un Asymmetrical Tonic Neck Reflex to increase body weight for muscle strengthening in children with weakened muscles of the upper extremities. further studies are required for confirmation of these findings.
In this paper, we propose a rotation invariant face detection method using Haar-like feature variation. Previous approaches using rectangular features can be calculated very fast. But rectangular features is weak in rotated face. Rotated Haar-like features can get high accuracy, but the performance is slow because it can't use the integral image. Our method vary Haar-like features keeping rectangular. this method makes the performance a bit slow, but gives better accuracy.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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