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

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

3D Face Recognition using Cumulative Histogram of Surface Curvature

표면곡률의 누적히스토그램을 이용한 3차원 얼굴인식

  • 이영학 (영남대학교 전자정보공학부) ;
  • 배기억 (영남대학교 전자정보공학) ;
  • 이태흥 (영남대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2004.05.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

A new practical implementation of a facial verification system using cumulative histogram of surface curvatures for the local and contour line areas is proposed, in this paper. The approach works by finding the nose tip that has a protrusion shape on the face. In feature recognition of 3D face images, one has to take into consideration the orientated frontal posture to normalize after extracting face area from the original image. The feature vectors are extracted by using the cumulative histogram which is calculated from the curvature of surface for the contour line areas: 20, 30 and 40, and nose, mouth and eyes regions, which has depth and surface characteristic information. The L1 measure for comparing two feature vectors were used, because it was simple and robust. In the experimental results, the maximum curvature achieved recognition rate of 96% among the proposed methods.

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴의 부분 영역과 깊이 값에 따른 등고선 영역에 대한 표면 곡률 간들의 누적 히스토그램을 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴영상이 제공하는 깊이정보와 곡면률을 이용한 표면 특성의 정보를 이용하여 부분영역인 코, 입 그리고 눈의 영역과 등고선 깊이 20, 30 그리고 40의 영역을 추출하여 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률을 이용한 누적 히스토그램으로 특징 벡터를 추출한다. 입력 영상과 데이타베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 L1을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 실험을 수행한 결과, 인식률은 주 곡률의 최대 곡률이 96%로 가장 높은 인식률을 나타내었다.

Keywords

References

  1. 유명현, 박정선, 이상웅, 최형철, 이성환, '얼굴 기반 생체인식 기술의 현황과 전망', 정보과학회지, 제19권 제7호, pp. 22-31, 2001
  2. 이성환, 이미숙, '얼굴 영상 인식 기술의 연구현황', 전자공학회지, 제23권 제6호, pp. 80-94, 1996
  3. (주)포디컬쳐, 'http://www.4dculture.com'
  4. Cyberware, 'http://www.cyberware.com'
  5. Minolta, 'http://www.minolta.com'
  6. P. W. Hallinan, Two- and three- dimensional patterns of the face, A K Peters, Ltd., 1999
  7. R. Brunelli and T. Poggio, 'Face Recognition : Features versus Templaters,' IEEE Trans. PAMI, Vol.15, pp. 1042-1052, 1993 https://doi.org/10.1109/34.254061
  8. 고재필, 변혜란, '고유얼굴 기반의 얼굴형판을 이용한 얼굴영역 추출', 정보과학회논문지, 소프트웨어 및 응용, 제27권 제11호, pp. 1123-1132, 2000
  9. C. S. Chua, F. Han, Y. K. Ho, '3D Human Face Recognition Using Point Signature,' 4th ICAFGR, 2000 https://doi.org/10.1109/AFGR.2000.840640
  10. R. Chellapa, C. L. Wilson,and S.Sirohey, 'Human and machine recognition of faces : A survey,' Preceeding of the IEEE, 83(5): pp.705-740, May 1995 https://doi.org/10.1109/5.381842
  11. J. C. Lee and E. Milios, 'Matching range image of human faces,' Third International Conference on Computer Vision, pp.722-726, 1990 https://doi.org/10.1109/ICCV.1990.139627
  12. G. G. Gordon, 'Face Recognition based on depth and curvature feature,' Proceeding of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.808-810, 1992 https://doi.org/10.1109/CVPR.1992.223253
  13. H. T. Tanaka, M. Ikeda and Hchiaki, 'Curvature-based face surface recognition using spherial correlation,' Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp.372-377, 1998 https://doi.org/10.1109/ICPR.1996.547024
  14. Y. Yacoob and L. Davis, 'Labeling of Human Face Components from Range Data,' CVGIP: Image Understanding, Vol. 60, No. 2, pp. 168-178, 1994 https://doi.org/10.1006/ciun.1994.1045
  15. J. T. Lapreste, J. Y. Cartoux, and M. Richetin, 'Face Recognition from Range Data by Structural Analysis,' Syntactic and Structural Pattern Recognition, pp. 303-314, 1988
  16. B. Achermann and H. Bunke, 'Classifying Range Images of Human Faces with Hausdorff Distance,' ICPR 2000, pp. 2809-2813, 2000 https://doi.org/10.1109/ICPR.2000.906199
  17. Y. H. Lee, K. W. Park, J. C. Shim and T. H. Yi, '3D Face Recognition using Projection Vectors,' Preceeding of IVCNZ2002, pp. 151-156, 2002
  18. 이영학, 박건우, 이태홍, '종단면과 횡단면을 이용한 3차원 얼굴 인식', 정보과학회논문지, 소프트웨어 및 응용, 제30권 9, 10호, pp. 885-893, 2003
  19. Peet, F. G., and T. S. Sahota, 'Surface Curvature as a Measure of Image Texture,' IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.7, No. 6, pp. 734-738, 1985.11 https://doi.org/10.1109/TPAMI.1985.4767733
  20. R. M. Haralick and L. Watson, 'A facet model for image data,' Comput. Graph. Image Processing, Vol. 15, pp. 113-129, 1981 https://doi.org/10.1016/0146-664X(81)90073-3
  21. D. J. Struik, Lectures on Classical Differential Geometry, Reading, MA: Addison-Wesley, 1961
  22. 이영학, 심재창, 이태홍, '코 정보를 이용한 3차원 얼굴 인식', 제14회 신호처리합동학술대회 논문집, 제14권, 제1호, p.135-138, 2001