한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용 (Journal of KIISE:Software and Applications)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

얼굴의 포즈 상태와 오토마타 기법을 이용한 헤드 제스처 인식

Head Gesture Recognition using Facial Pose States and Automata Technique

  • 오승택 (공주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 전병환 (공주대학교 정보통신공학부)
  • 발행 : 2001.12.01
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초록

본 논문에서는 인식된 얼굴의 포즈 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 다양한 헤드 제스처 를 인식하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출에는 Yl7외 I성분인 최적의 얼굴색 정보와 적응적인 차영상 정보를 이용하며. 눈 영역 추출에는 소벨 연산자와 투영 기법. 그리고 눈의 기하학적 위치 정보를 이용 한다 얼굴의 상태 인식에는 계층적인 특징분석 방법을 사용하며, 인식된 얼굴 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 13가지 제스처; 준비, 상측, 하측, 좌측, 우측, 전진, 후퇴, 좌 윙크, 우 윙크, 좌 더블 윙크 우 더블 윙크, 긍정, 부정제스처를 인식한다. 총 8명으로부터 1,488 프레임의 영상을 취득하여 실험한 결과, 99.3%의 얼굴 영역 추출률 95.3%, 의 눈 영역 추출률, 94.1% 의 얼굴 상태 인식률. 그리고 93.3%의 헤드제 스처 인식률을 얻었다

In this paper, we propose a method for the recognition of various head gestures with automata technique applied to the sequence of facial pose states. Facial regions as detected by using the optimum facial color of I-component in YIQ model and the difference of images adaptively selected. And eye regions are extracted by using Sobel operator, projection, and the geometric location of eyes Hierarchical feature analysis is used to classify facial states, and automata technique is applied to the sequence of facial pose states to recognize 13 gestures: Gaze Upward, Downward, Left ward, Rightward, Forward, Backward Left Wink Right Wink Left Double Wink, Left Double Wink , Right Double Wink Yes, and No As an experimental result with total 1,488 frames acquired from 8 persons, it shows 99.3% extraction rate for facial regions, 95.3% extraction rate for eye regions 94.1% recognition rate for facial states and finally 99.3% recognition rate for head gestures. .

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참고문헌

  1. R Brunelli and T. Poggio, 'Face Recognition: Features versus Templates.' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 15. No. 10. pp.1042-1052, 1993 https://doi.org/10.1109/34.254061
  2. Y. H. Kwon and N. V. Lobo. 'Face Detection Using Templates,' Proc. of Int'l Conf. of Pattern Recognition. Vol. 1. pp.754-767. 1994 https://doi.org/10.1109/ICPR.1994.576435
  3. L. C. De Silva. K. Aizawa, and M. Hatori, 'Detection and Tracking of Facial Feature by Using Edge Pixel Counting and Deformable Circular Template Matching,' Trans. on IEICE Information and System. Vol. E78-D, No.9, pp.1195- 1207, 1995
  4. S. A. Sirohey, 'Human Facc Segmentation and Identification.' Tech. Report, CAH-TIC695, Center for Automation Research, Univ. of Maryland, 1993
  5. H. H. Nagel, 'Analysis Techniques for Image Sequences.' Proc. of Int'l Conf. on Pattern Recognition, pp.186-211. 1978
  6. T. C. Chang, T. S. Huang. and C. Novak, 'Facial Feature Extraction from Color Images.' Proc. of Int'l Conf. on Pattern Recognition, Vol. 2, pp,39-43. 1994 https://doi.org/10.1109/ICPR.1994.576872
  7. 유태웅， 오일석， '색채 분포 정보에 기반한 얼굴 영역 추출' 한국정보과학회논문지(B)， 제24권， 제2호， pp. 180-192. 1997
  8. C. H. Lee, J, S, Kim, and K. H, Park, 'Automatic Human Face Location in a Complex Background using Motion and Color Information,' Pattern Recognition, Vol. 29, No. 11. pp.1877-1889, 1996 https://doi.org/10.1016/0031-3203(96)00036-2
  9. B. K. P. Hom and B. G. Schunck, 'Determining Optical Flow,' Artificial Intelligence, Vol.17, pp.185-203, 1981 https://doi.org/10.1016/0004-3702(81)90024-2
  10. M, Kass, A. Witkin' and D. Terzopoulos, 'Snakes: Active Contour Models.' Int'l Journal of Computer Vision, pp.321-331, 1988 https://doi.org/10.1007/BF00133570
  11. 이경희， 변혜란， '얼굴 요소의 영역 추출 및 Snakes를 이용한 윤곽선 추출', 한국정보과학회논문지， 제27권， 제7호， pp，731-741， 2000
  12. M. Xu and T. Akatsuka, 'Detecting Head Pose from Stereo Image Sequence for Active Face Recognition,' Proc. of Int'l Workshop on Automatic Face- and Gesture Recognition, pp.82-87, 1998 https://doi.org/10.1109/AFGR.1998.670929
  13. Q. Chen, H. Wu, T. Shioyama, and T. Shimada, 'Head Pose Estimation using Both Color and Feature Information,' Proc. of Int'l Conf, on Pattern Recognition, pp.1051-1651, 2000 https://doi.org/10.1109/ICPR.2000.906206
  14. J Sherrah and S. Gong. 'Fusion of 2D Face Alignment and 3D Head Pose Estimation for Robust and Heal . Time Performance,' Proc. of Int'l Workshop on Recognition. Analysis. and Tracking of Faces and Gestures in Real-Time Systems, Corfu, Greece, pp.24-30, Sep. 26-27, 1999 https://doi.org/10.1109/RATFG.1999.799219
  15. M. L. Cascia, S. Sclaroff, and V. Athitsos, 'Fast. Reliable Head Tracking under Varying Illumination: An Approach Based on Registration of Texture Mapped 3D Models,' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 22, No.4, pp.322-336, Apr. 2000 https://doi.org/10.1109/34.845375
  16. 문병선， 오경환， '머리 움직임을 이용한 긍정/부정 의사 인식', 한국정보과학회 추계학술발표논문집， 제25권， 제2호. pp.538-540， 1998
  17. 최현일， 김수환， 이필규， '시각사용자 인터페이스를 위 한 Multi-classifier 기반의 헤드 제스처 인식', 한국정보처리학회 추계학술발표논문집 제5권， 제2호， pp. 1295-1298. 1998
  18. C. Morimoto, Y. Yacoob, and L. Davis, 'Hecognition of Head Gestures Using Hidden Markov Models,' Proc. of lnt'l Conf. on Pattern Recognition, pp.461-465, 1996 https://doi.org/10.1109/ICPR.1996.10009
  19. 박형철, 전병환, '동영상에서 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보에 기반한 얼굴 영역 추출', 한국정보과학회 논문지 소프트웨어 및 응용, 제27권 제2호. pp. 193-200. 2000. 2
  20. 이상영， 함영국， 박래홍 '지식에 기초한 특징추출과 역전파 알고리즘에 의한 얼굴인식', 대한전자공학회논문지， 제31권，B편， 제7호， pp.928-937 1994
  21. 강영미， 정성환， '클라이언트서버 환경에서의 내용 기 반 얼굴 영상 검색 시스템의 구현', 한국정보과학회 춘계학술발표논문집， 제25권， 제1호， pp.663-665， 1998
  22. A. L. Yuille, P. W. Hallinan, and D. S. Cohen. 'Feature Extraction from Faces Using Deformable Templates.' Int'l Journal of Computer Vision. pp.99-111,1992 https://doi.org/10.1007/BF00127169