본 논문에서는 2차원 얼굴 영상의 움직임을 추출하여 3차원 얼굴 모델에 합성하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 동영상에서의 움직임을 추정하기 위하여 광류를 기반으로 한 추정방법을 이용하였다. 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 추정하기 위해 인접한 두 영상으로부터 계산된 광류를 가장 잘 고려하는 매개변수화된 움직임 벡터들을 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화 된 움직임 벡터는 눈 영역, 입술과 눈썹 영역, 그리고 얼굴영역을 위한 서로 다른 세 종류의 움직임을 위하여 사용하였다. 이를 얼굴 모델의 움직임을 합성할 수 있는 단위행위(Action Unit)와 결합하여 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 3 차원으로 합성한 결과를 얻을 수 있다.
홍채 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는 먼저, 효율적인 홍채 인식 시스템을 위한 두 단계의 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)를 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 다음으로 양쪽 눈의 홍채 영상을 합쳐서 만들어진 홍채 데이터를 사용한 성능 향상을 실험한다. 특징 추출에는 wavelet transform을, 인식에는 SVM을 사용하였다. 이러한 전처리 과정과 인식 알고리즘을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.
디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.
실감형 게임은 사람의 신체 움직임 및 오감을 최대한 반영한 리얼리티를 추구하는 전문적인 게임이다. 현재 개발된 실감형 게임들은 비 장애우를 대상으로 만들어 졌기 때문에 많은 움직임을 필요로 한다. 하지만 신체적 불편함을 가진 장애우들은 이러한 게임들을 이용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 최소의 얼굴 움직임을 사용하여 수행할 수 있는 실감형 게임 시스템을 제안한다. 제안된 실감형 게임 시스템은 웹 카메라로부터 얻어진 영상에서 신경망 기반의 텍스쳐 분류기를 이용하여 눈 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역은 Mean-shift 알고리즘을 이용하여 실시간으로 추적되어지고, 그 결과로 마우스의 움직임이 제어된다. 구현된 flash게임과 연동하여 게임을 눈의 움직임으로 제어 할 수 있다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 장애우와 비 장애우로 분류하여 성능을 평가 하였다. 그 결과 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙하게 신체 장애우 에게 활용 될 수 있으며 복잡한 환경에서도 확실한 얼굴 추적을 통하여 실감형 게임 시스템을 실행 할 수 있음이 증명되었다.
얼굴검출을 위한 다양한 연구가 행해지고 있으나 아직도 실시간성의 확보는 미진하다. 이에 본 연구는 연속영상에서 컬러와 움직임 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색 검출을 위한 컬러공간은 조명의 변화에 강인하고 피부색을 좁은 영역으로 정의할 수 있는 Hue와 Cr성분을 조합하여 재구성한 HCr을 사용한다. 배경참조영상 기반에서 밝기와 Cr 성분을 함께 사용하여 획득한 움직임 영역에서, HCr과 적응적 임계값을 이용해서 피부색 영역을 검출하고, 그 검출된 영역의 모양과 크기정보를 통해 얼굴 후보영역을 구한다. 이렇게 구해진 얼굴후보영역에서 G와 B성분의 차이, 밝기, Cr성분 값과 눈과 입의 위치 및 거리관계를 이용하여 눈과 입을 검출하여 얼굴을 확정한다. 실험결과 연속영상에서 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있었다.
삼각형 높이를 찾는 과정에서 눈 움직임 데이터를 통해 학생들의 삼각형 높이에 대한 이해와 그에 대한 삼각형 유형별, 배치별 인지부하 알아보고자 하였다. 6학년 26명 학생들을 대상으로 콘텐츠를 활용한 수업을 진행하고, 사전 사후검사를 실시하였다. 그 결과 삼각형 높이에 대한 삼각형 유형별, 배치별 문항에서 사전 검사에 대해 사후검사에서 정답률이 크게 상승하였으며, 아울러 각 문항별 AOI(Area of Interest)에서 시선 데이터의 빈도(FC)와 머무름(FD)이 사후검사에서 더 적게 나타났다. 주관적 인지부하는 밑변이 지면에 평행한 삼각형 보다는 회전된 삼각형 배치에서 더 높게 나타났으며, 시선 추적 데이터에서는 직각삼각형과 예각삼각형의 회전 배치된 쪽에서 더 많은 빈도와 더 많은 머무름이 감지되었다. 이를 통해 시선추적 기술은 교수설계의 피드백을 위한 학생들의 인지적 부하의 객관적인 측정을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.
목적: 각막 부착 콘택트렌즈에는 어떠한 힘이 작용하며 또한 이 힘에 따른 렌즈의 운동을 알아보고자 본 해설을 작성하였다. 방법: 렌즈 아래 눈물층에는 모세관작용에 따른 힘이 발생하고 렌즈 회전에 따른 눈물층 간격변화에 기인하는 복원력이 발생한다. 눈깜빡임에 따라 콘택트렌즈는 눈꺼풀-렌즈 사이 마찰력과 눈꺼풀의 가속도에 의한 힘, 눈물층의 복원력 및 점성저항력에 의해 운동(움직임)이 결정된다. 눈깜빡임 도중/후 매순간 렌즈의 위치를 예측할 수 있는 미분방정식과 그 수치계산 프로그램 모델을 수립하였다. 이 컴퓨터 모델을 사용하여 눈깜빡임 주기, 렌즈의 BC, 눈꺼풀 압력 변화에 따른 매 순간 렌즈 위치를 예측할 수 있었다. 결과: 눈깜빡임 주기가 길수록, 눈꺼풀 압력이 클수록 눈꺼풀에 의한 마찰력 영향이 커져 렌즈 움직임이 커지며 BC가 증가할수록 눈물층 간격이 증가하여 점성저항력이 감소하며 따라서 렌즈 움직임이 커지는 것을 알 수 있었다. 눈깜빡임 후 렌즈는 눈물층 간격 변화에 따른 복원력과 눈물층의 점성저항력에 의해 진폭이 감소하는 진동을 하면서 평형위치로 복귀하게 된다. 이 경우 BC가 증가할수록 저항력이 감소하여 평형 위치로의 접근이 빨라진다. 결론: 콘택트렌즈의 움직임은 렌즈-각막 사이 눈물층의 물성 및 형상과 아울러 눈깜빡임에 의해 지배된다.
본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.
본 논문에서는 움직임에 따른 인간시각 시스템의 인지 특성을 이용하여 동영상을 효과적으로 압축할 수 있는 기법을 제안한다. 비디오 신호에 대한 인간 시각 인지 특성을 분석하여 큰 이득을 주지 못하는 성분, 즉 인간의 눈에 민감하지 않은 부분을 감축 내지는 제거함으로써 인지 능력에서 볼 때 주관적 화질의 저하 없이 비디오 신호를 낮은 비트율로 압축할 수 있다. 제안된 기법은 움직임이 발생되는 정도와 크기에 매우 의존적으로, 움직임이 많은 비디오 신호에 더욱 적합하나 움직임이 작은 경우에도 적합한 움직임 보상을 통해 높은 이득을 얻기 때문에 모든 영상에 대해서 적용 가능한 방법이다. 몇 가지 영상을 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 프레임당 21-30:1 정도의 압축하에서 높은 재생화질을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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