본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 칼라 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 턱선의 선형적 특징을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
본 논문에서는 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템(ITCS)에 적용될 수 있는 근적외선 얼굴 영상에 대한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 근적외선 얼굴 영상에서 ULBP(uniform local binary pattern) 히스토그램 피쳐를 추출하고 SVM 판별기를 이용하여 좌우 눈좌표 및 얼굴 영역을 검출하였다. 또한, 가버 변환과 ULBP 히스토그램 피쳐를 이용한 얼굴인식 시스템을 구현하여 이를 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템 개인 인증 과정에 사용하였다.
최근 입력소자로 활용되는 터치스크린은 키보드나 마우스와 같은 입력장치를 사용하지 않고, 스크린에 손가락, 펜 등을 접촉하여 입력하는 방식이다. 터치패널의 구현방식에 따라 저항막(Resistive) 방식, 정전용량(Capacitive) 방식, SAW (Surface Accoustic Wave; 초음파) 방식, IR (Infrared; 적외선) 방식등으로 구분된다. 특히 최근 관심을 받고 있는 IR 방식은 적외선이 사람의 눈에는 보이지 않으나, 직진성을 가지고 있어 장애물이 있으면 차단되는 특성을 이용한 방식이다. IR방식의 터치패널은 발광(Light emitting)소자와 수광(Light detecting)소자가 마주하도록 배치되어 터치에 의해 차단된 좌표를 인식하게 되며, ITO 필름 등이 필요 없어 Glass 1장으로도 구현이 가능하며 투과율이 우수하다. 이러한 IR 방식의 터치패널을 제작하기 위하여 사용된 IR 광검출기는 광학적 band-gap이 작은 박막물질을 필요로 한다. 본 연구에서는 IR 광검출을 위한 물질로 SiGe를 co-sputtering 기법을 이용하여 성장시켰다. 일반적으로 SiGe 박막을 성장시키기 위하여 저압화학기상증착법(low pressure chemical vapor deposition, LPCVD)이나 고진공 LPCVD를 사용하지만 본 연구에서는 CVD에 비하여 무독성이면서 환경친화적이고 초기투자비용이 낮은 증착장비인 sputtering을 이용하였다. 본 연구에서 성장된 SiGe 박막은 400$^{\circ}C$에서 rf plasma가 인가된 Ge과 dc plasma가 인가된 Si의 power를 조절하여 결정화도가 70% (Fig. 1)이고 결정성장방향이 (111)과 (220)방향으로 성장하는 SiGe 박막을 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 co-sputtering 성장조건에 따라 성장된 SiGe의 박막 특성을 논의할 것이다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 둥에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임이 자유롭지 못한 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 위치는 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 추정하고, 눈 깜빡임에 의한 클릭과 더블 클릭은 광센서의 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 커 클위치와 이벤트를 검출하였다. 제안한 마우스의 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 정확한 위치로 이동시키는데 소요시간이 3$\sim$4배 정도 더 필요하였다. 데드 존을 갖는 비선형 상대 좌표계 방식을 이용하여 주기적으로 적분 에러를 제거해야 하는 문제를 해결하였고, 이동 거리와 속도를 함께 고려하여 직관적인 마우스 포인터 제어가 가능하도록 하였다. 주변광의 영향을 최소화하도록 광원 제어 회로를 설계하여 외부 광원의 변화에도 마우스 이벤트 검출이 영향을 받지 않았다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.
본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.
비접촉형 체온 측정 시스템은 광학 및 열화상 카메라를 활용하여 집단시설의 발열성 질병을 관리하는 핵심 요소 중 하나이다. 기존 체온 측정 시스템은 딥러닝 기반 얼굴검출 알고리즘이 사용되어 얼굴영역의 단순 체온 측정에는 활용할 수 있지만, 의사표현이 어려운 영유아의 이상 징후를 인지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 체온 측정 시스템에서 영유아의 이상징후 감지를 위해 표정인식 알고리즘을 개선한다. 제안된 방법은 객체탐지 모델을 사용하여 영상에서 영유아를 검출한 후 얼굴영역을 추출하고 표정인식의 핵심 요소인 눈, 코, 입의 좌표를 획득한다. 이후 획득된 좌표를 기반으로 선택적 샤프닝 필터를 적용하여 표정인식을 진행한다. 실험결과에 따르면 제안된 알고리즘은 UTK 데이터셋에서 무표정, 웃음, 슬픔 3가지 표정에 대해 각각 2.52%, 1.12%, 2.29%가 향상되었다.
본 연구에서는 장애인이나 게이머를 위해 눈의 움직임과 머리의 움직임으로 제어가 가능한 헤드 마우스를 제안하였고, 제안한 마우스를 기존의 마우스와 비교하였다. 마우스 포인터의 이동은 머리 움직임의 회전각도 정보를 활용하였고, 클릭이나 더블 클릭의 이벤트는 눈의 깜빡임을 이용하였다. 기존의 각속도계를 이용한 마우스에서 적분으로 인한 누적오차는 적분을 하지 않고 데드 존을 갖는 비선형 상대 좌표계 방식을 통하여 해결하였고, 추가적으로 이동 거리와 가속도를 함께 고려하여 직관적인 마우스 포인터 제어가 가능하도록 하였다. 주변광의 영향을 최소화하도록 광원 제어 회로를 설계하여 외부 광원의 변화에도 마우스 이벤트 검출에 영향을 받지 않도록 하였다. 제안한 마우스를 응시점을 이용한 마우스(퀵글랜스)와 비교한 결과, 20회 클릭하는 실험에서는 약 21%, Dasher를 이용한 문자입력실험에서도 약 25%, 화상키보드를 이용한 문자입력 실험에서도 약 37% 짧은 입력 시간을 보였다. 그리고 카메라 마우스와의 비교에서도 제안한 헤드 마우스가 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 FPGA를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사 소통을 할 수 있게 해주는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과 DE1-SoC보드를 이용하여 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 비교적 개발비용이 저렴하고 업데이트 가능한 FPGA를 사용하고, 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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