• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.521-523
• /
• 1999

본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.977-984
• /
• 2007

동영상으로부터 움직임 분석 및 색상정보를 이용한 실시간 얼굴 추적 방법을 제안한다. 시간미분연산에 의하여 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 움직임 영역을 검출한 후, 컬러공간 융합 필터링에 의하여 얼굴 영역 후보 화소를 검출하고 눈, 입등 얼굴 구성 요소 검출에 의하여 얼굴 영역의 실시간 추적을 행하였다. 얼굴 구성요소의 참조 템플릿을 구축한 후 신규 입력되는 연속영상의 얼굴 영역으로부터 템플릿 매칭을 행함으로써 추출된 얼굴 영역의 신뢰도를 판정하는 방법으로 얼굴 영역 추적의 안정도를 향상시켰다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.377-380
• /
• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.553-561
• /
• 2010

본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 동영상의 움직임 영역을 검출한 후 얼굴 영역을 추적한다. 동영상의 움직임 검출은 연속되는 2개의 프레임을 사용하여 차영상을 구한 후, 잡음을 제거하기 위한 방법으로 메디안 필터와 침식 및 팽창연산을 사용하여 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역에서 피부색을 추출하기 위하여 표본영상의 칼라 정보를 이용하였다. 칼라정보의 MIN-MAX값을 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 피부색 영역과 배경영역을 분리하였다. 얼굴 후보영역에 대하여 CMY 칼라 공간 C 채널에서 눈을 검출하고, YIQ 칼라 공간 Q 채널에서 입을 검출하였다. 지식기반으로 검출된 눈과 입의 특징을 찾아가며 얼굴영역을 추적하였다. 실험영상으로는 10명 각각에 대하여 150프레임의 동영상 총 1,500프레임을 입력받아 실험한 결과, 1,435프레임의 영상에 대하여 움직임 영역이 검출되어 95.7%의 프레임 검출율을 보였으며, 1,401개에 대한 얼굴을 추적 97.6%의 우수한 얼굴 추적결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권8호
• /
• pp.883-887
• /
• 2010

3D 얼굴 추적(Face tracking)은 보안감시, HCI(Human-Computer Interface), 엔터테인먼트(Entertainment)등 컴퓨터 비전과 관련된 여러 분야의 핵심 기술로서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 광범위한 응용분야에도 불구하고 3D 얼굴 추적의 기본적인 높은 연산 비용으로 인하여 그 응용 분야가 모바일 단말기 등의 저 사양 플랫폼에는 많은 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 3D얼굴 추적의 연산 비용을 효과적으로 해결하고 폭 넓게 응용 분야를 확대하기 위하여 MLESAC(Maximum Likelihood Estimation by Sampling Consensus)을 이용한 움직임 추정(Motion Estimation) 기법과 기존의 파티클 필터(Particle Filter)를 결합하여 실행 속도 면에서 빠르면서도 성능 면에서도 우수한 3D 얼굴 추적 알고리즘을 제안한다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 1998년도 추계종합학술발표회 논문집(상)
• /
• pp.521-524
• /
• 1998

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.465-468
• /
• 2009

본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권10B호
• /
• pp.1390-1398
• /
• 2001

시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.553-557
• /
• 2001

얼굴 표정을 애니메이션하는 것은 얼굴 구조의 복잡성과 얼굴 표면의 섬세한 움직임으로 인해 컴퓨터 애니메이션 분야에서 가장 어려운 분야로 인식되고 있다. 최근 3D 애니메이션, 영화 특수효과 그리고 게임 제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 얼굴 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 그리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리기법을 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적응할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적기법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.474-477
• /
• 2000

최근 3D 애니메이션 , 영화 특수효과 그리고 게임제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 드리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리를 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적용할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적 기법을 제안한다.