• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.41-44
• /
• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.628-630
• /
• 2004

홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유크리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국안광학회지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.101-107
• /
• 1999

동물계의 몇 곤충을 제외한 대부분 두 개의 눈을 가지고 시 생활을 하게 된다. 이런 두 개의 눈은 진화 과정에서 생존을 위해 필요 충분한 요인인 것이다. 눈의 시야계의 역할을 주변에서 일어나는 사항에 대해서 생존을 위한 즉각적인 대처를 할 수 있게 하고 주변 환경에 대한 정보를 정확하고 빠르게 수용하기 위한 것이며, 외부 환경의 3차원 세계의 정보를 지각하기 위한 것이다. 사람이 볼 수 있는 수평각은 $210^{\circ}$로 다른 동물에 비해 가장 작은 값을 갖으나, 두 눈을 동시에 한 사물을 관찰 할 수 있는 3 차원적 지각 각도는 $130^{\circ}$로 다른 동물에 비해 가 장 큰 값을 갖고 있다. 이런 현상은 사람에게 3차원 영상의 수용이 가장 진화된 것으로 이와 관련된 입체시와 양안 불일치의 형성 원리를 설명 할려고 한다. 양안 불일치는 양 눈과 관련되기 때문이다. 이런 단서는 두 눈은 서로 다른 위치에서 세계를 보기 때문 외부 세계에 대해서 두 개의 약간 서로 다른 시점을 가진다 라는 사실에 기인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.331-332
• /
• 2011

본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권6호
• /
• pp.423-430
• /
• 2007

광 간섭 단층 촬영(optical coherence tomography : OCT)은 생체 미세 조직의 단면을 약 $1{\mu}m$ 해상도의 영상으로 획득하기 위한 고해상도 영상 기법으로 영상 진단 의학에 주로 응용된다. 본 논문에서는 OCT 시스템의 원리를 알아보고 이론을 바탕으로 시스템을 직접 구현한다. 또한 안광학과 치과학 영역에서의 응용을 실험적으로 알아보기 위하여 쥐 눈과 인간의 대구치 표본을 이용하여 실험하였다. 구현한 시스템을 이용하여 두 가지 표본 실험을 통해 2-D 영상 데이터를 획득한다. 획득한 2-D 영상을 MATLAB과 OPEN-GL을 이용하여 생체 조직 정보 획득에 용이한 3-D OCT 영상을 구축하고 분석한다. 3-D 영상 구축에 OPEN-GL을 이용함으로써 MATLAB에 비해 처리 시간을 약 10배 단축하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.1-8
• /
• 2018

얼굴인식, 홍채인식과 같은 생체보안 분야에서 눈, 코, 입술 등 얼굴특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 본 논문은 초고속(faster) R-CNN을 이용하여 얼굴영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하였다. 초고속 R-CNN은 딥러닝을 이용한 물체검출 방법으로 기존의 특징기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 콘볼루션, 선형정류과정, max pooling과정을 차례로 적용하여 특징맵을 추출하고 이로부터 제안영역(region proposal)을 검출하는 RPN(region proposal network)을 학습한다. 그리고 제안영역과 특징맵을 이용하여 눈 및 입술 검출기(detector)를 학습한다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 남녀한국인 얼굴영상 800장으로 실험하였다. 학습을 위해 480장을 이용했으며 테스트용으로 320장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 눈 및 입술영역 검출의 평균정확도는 50 에포치일 때 각각 97.7%, 91.0%를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.655-657
• /
• 2022

본 논문은 유튜브에 업로드 된 운동 영상을 시청하는 사람의 얼굴 영역을 YoloV3을 이용하여 얼굴 영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하여, YoloV3은 딥 러닝을 이용한 물체 검출 방법으로 기존의 특징 기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 영상을 다차원적으로 분리하고 클래스 확률(Class Probability)을 적용하여 하나의 회귀 문제로 접근한다. 영상의 1 frame을 입력 이미지로 CNN을 통해 텐서(Tensor)의 그리드로 나누고, 각 구간에 따라 객체인 경계 박스와 클래스 확률을 생성해 해당 구역의 눈과 입을 검출한다. 검출된 이미지 감성 분석을 통해, 운동 영상 중 하이라이트 부분을 자동으로 선별하는 시스템을 설계하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.95-101
• /
• 2006

얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.478-490
• /
• 2014

3-D 디스플레이를 이용하여 실감나는 입체 경험을 시청자에게 제공하는데 필요한 요인을 파악하는 다양한 연구가 여러 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구는 3차원 지각에 필요한 정보를 어느 쪽 눈에 제시하느냐에 따라 관찰자의 입체 지각 과정에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 실험은 관찰자의 우세안과 비우세안에 3-D 자극 패턴의 변화를 배타적으로 제공하고, 이 자극 정보를 통합해서 3-D 입체로 지각하는 시간을 측정하는 과정이 포함되었다. 다양한 조건으로 구성된 실험에서 얻은 결과는 관찰자의 우세안 여부에 상관없이 3-D 정보가 왼쪽 눈에 제시된 경우, 오른쪽 눈에 비해 일관성 있게 지각이 수행된다는 것이다. 본 결과는 3-D 영상물 제작 시 깊이 정보가 왼쪽 눈에 담길 수 있도록 입체 영상 카메라 시점을 조정한다면, 입체 영상물에 담겨있는 깊이를 영상 관람자가 더 잘 지각할 수 있음을 제안하고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.82-92
• /
• 2006

최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.