얼굴 추출은 휴먼 인터페이스와 생체 인식 및 보안을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해, DCM(Dilation of Color and Motion)필터와 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model) 적용한다. 먼저, 본 논문에서 제안된 DCM 필터는 모폴로지의 팽창 연산이 적용된 얼굴 색상영상과 차영상을 결합하고 이를 다시 팽창한 것으로 동영상에서 복잡한 배경을 제거하고 얼굴 영역을 검출하기 위해 사용된다. 동적 윤곽선 모델은 초기 곡선에 영향을 많이 받으므로, 얼굴과 눈, 입의 기하학적인 비율을 이용하여 회전정도를 구한 후, 이를 이용하여 초기 곡선을 자동으로 설정한다. 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해, 스네이크의 영상에너지로 에지영상과 밝기영상을 함께 사용하였다. 복잡한 배경이 있는 실내 환경에서 총 5명으로부터 양 눈이 보이는 다양한 헤드 포즈 영상을 25장씩 샘플링하여 총 125장에 대해 실험한 결과, 얼굴 윤곽선의 평균 추출률은 98.1%, 평균 처리시간은 0.2초로 나타났다.
본 논문은 비전을 기반으로 한 감정인식 로봇에 관한 논문이다. 피부스킨칼라와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 얼굴검출과 감정인식 알고리즘을 제안하고, 개발한 로봇 시스템을 설명한다. 얼굴 검출은 RGB 칼라 공간을 CIElab칼라 공간으로 변환하여, 피부스킨 후보영역을 추출하고, Face Filter로 얼굴의 기하학적 상관관계를 통하여 얼굴을 검출한다. 기하학적인 특징을 이용하여 눈, 코, 입의 위치를 판별하여 표정 인식의 기본 데이터로 활용한다. 눈썹과 입의 영역에 감정 인식 윈도우를 적용하여, 윈도우 내에서의 픽셀값의 변화와 크기의 변화로 감정인식의 특징 칼을 추출한다. 추출된 값은 실험에 의해서 미리 구해진 샘플과 비교를 통해 강정을 표현하고, 표현된 감정은 Serial Communication을 통하여 로봇에 전달되고, 감정 데이터를 받은 얼굴에 장착되어 있는 모터를 통해 표정을 표현한다.
본 논문에서는 얼굴의 특징 추출을 이용해서 캐리커쳐를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 사진이나 카메라를 이용해서 입력된 영상으로부터 색상정보를 이용하여 얼굴영역을 검출하고 얼굴의 기하학적인 구조를 이용해서 유전자 알고리즘의 추정 파라미터를 설정하여 최적의 특징 점의 위치를 검출한다. 검출된 특징 점 위치를 이용하여 눈, 코, 입, 눈썹, 머리카락 등 얼굴의 특징이 되는 구성요소를 추출한다. 마지막으로 얼굴의 윤곽선을 구한 다음 추출된 얼굴의 구성요소들을 합성하여 간단하면서도 개인의 특징을 잘 반영할 수 있는 캐리커쳐를 생성한다.
객체 기반의 3차원 입체 변환 기법은 연속적으로 입력되는 2D 동영상에서 객체를 추출하여 입체 영상으로 변환하는 기법을 말한다. 두 눈에 투시되는 각 객체마다 서로 다른 시차를 가져야 입체감을 느낄 수 있다. 따라서 2D 영상에서 정확한 객체를 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 프레임간의 차이를 이용하여 대략의 움직이는 객체 영역을 얻고, 그래프 및 알고리즘을 사용하여 정확하고 안정적인 객체를 자동으로 추출한다. 스크린과 양안 사이의 거리를 고려하여 입체 영상을 만들어 낸다. 후처리 단계에서는 입체 영상을 만들어 내면서 생긴 빈 공간을 채운다. 실험에서는 2D 영상으로부터 입체 영상을 생성한 것을 보여 준다.
본 논문에서는 복잡한 배경, 심한 조명 변화 등의 다양한 환경 변화에서도 얼굴을 정확히 검출하기 위하여 영역 분할을 이용한 얼굴 검출을 제안한다. 입력된 영상에서 배경요소들로, 인한 검출 오류를 줄이기 위하여 JSEG 방법을 사용하여 영상을 영역 단위로 분할한다. 분할된 각 영역에서 사전 정의된 피부색에 해당되는 픽셀들을 추출한다. 각 영역에서 추출된 픽셀들의 비율을 이용하여 얼굴 후보 영역을 결정한다. 그리고 결정된 얼굴 후보 영역에서 얼굴요소에 해당되는 눈과 눈썹이 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 다양한 제약 조건을 지닌 영상들에 대하여 얼굴을 검출해본 결과, 배경이 복잡한 영상, 조명 변화가 심한 영상, 얼굴 크기가 다양한 영상, 얼굴이 다수 존재하는 영상들에서 좋은 검출 결과를 보여주었다.
차량에 부착된 CCD 카메라를 이용하여 취득된 도로 주변의 영상에 존재하는 사람의 얼굴을 추출하여 제거하는 처리를 할 경우, 사생활 침해의 문제 없이 사용자들에게 원하는 지역의 도로영상의 제공이 가능해진다. 이 실험의 목적은 차량에서 취득된 도로 주변의 칼라 영상에서 사람의 얼굴을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는데에 있다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, HSI(색상, 채도, 명도) 칼라 모델과 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 이들 모델에 임계값을 적용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능함을 확인할 수 있었다. 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 이용하여 클러스터링을 실행하고 이렇게 나뉘어진 각각의 구역들에 구역의 면적, 구역내 존재하는 화소의 개수, 구역의 가로와 세로 비율 그리고 타원조건을 적용하여 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 최종적으로 남겨진 구역을 이진화 하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 이들을 눈, 코, 입 등으로 간주하여 최종적인 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 추출되지 않은 얼굴과 잘못 추출된 구역이 발생했으나, 얼굴에 해당하는 임계값등의 조건을 약화시킬 경우 대부분의 얼굴의 추출이 가능할 것으로 여겨지며, 추출된 구역을 흐리게 처리할 경우 오인식된 부분에 대한 사용자의 거부감도 줄일 수 있을 것 으로 예상된다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해갈하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것 이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해결하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.
얼굴 요소의 윤곽을 추출하는 대표적인 방법 중의 하나는 스네이크다. 스네이크는 간단하고 빠르지만 초기 윤곽 및 개체 형태에 따라 성능이 결정된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스네이크 세그먼트의 중간 위치에 스네이크 포인트를 추가하는 방법으로 윤곽을 더 정확하게 추출할 수 있는 개선된 스네이크를 제안한다. 제안한 방법은 6개의 입과 눈 실험 영상에 적용하여 Greedy 스네이크보다 RSD가 2.8%에서 5.8% 정도 감소하였다. 특히 RSD 감소는 대부분 심한 굴곡이 갖는 윤곽 영역에서 얻음으로써 더 정확한 윤곽 추출을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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