최근 딥러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정 인식(facial expression recognition) 기술이 상당한 진보를 이루었다. 얼굴표정 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있으며, 인포테인먼트 시스템(Infotainment system), 인간-로봇 상호작용(human-robot interaction) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 얼굴표정 인식 분야는 학습 데이터의 부족, 얼굴 각도의 변화 또는 occlusion 등과 같은 많은 문제들이 존재한다. 본 논문은 얼굴표정 인식 분야에서의 위와 같은 고유한 문제들을 다룬 기술들을 포함하여 고전적인 기법부터 최신 기법에 대한 연구 동향을 제시한다.
최근 다양한 영상 매체가 활발히 발전함에 따라 1인 방송자가 늘어나는 추세이다. 방송 중 타인의 동의 없이 얼굴이 노출되는 경우 초상권 침해가 발생한다. 이러한 경우를 방지하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 기술을 통하여 방송자의 얼굴을 인식하고 방송자의 얼굴이 아닌 일반인으로 인식되는 얼굴은 실시간 모자이크 처리를 통하여 일반인의 초상권 보호를 목적으로 한다.
본 논문에서는 다양한 크기와 왜곡을 함유한 질의 얼굴 영상이 들어 왔을 때에도 적용 가능한 동적 링크 구조상에서 얼굴 인식에 관한 것이다. 기존의 동적 링크 구조상에서의 얼굴 인식 기술이 얼굴의 크기와 상관없이 일정한 크기의 그래프가 적용이 되기 때문에 얼굴의 크기가 다른 경우에는 인식을 하지 못하였다. 이러한 단점을 보완하고자 질의 영상의 얼굴 타원 정보를 이용하여 고정된 그래프에 맞게 얼굴 크기를 보정함으로써 기존의 우수한 성능을 유지함과 동시에 동적 링크상에서 다양한 크기와 왜곡을 가진 질의 얼굴 영상을 인식할 수 있도록 한 것이다.
본 논문에서는 얼굴 인식 기술과 SNS 정보를 이용하여 사람의 얼굴을 기준으로 사진들을 효과적으로 분류하고 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식 기술을 이용하여 촬영된 사진의 분석을 통해 얼굴로부터 나이, 성별, 안경 착용 유무, 웃는 얼굴 판단 등의 의미적인 정보를 추출한다. 또한, 얼굴 인식을 통해 얻은 SNS 정보에서는 이름, 생일, 학력, 직업, 고향, 관심 분야, 종교 등의 개인적인 정보를 추출 할 수 있다. 추출한 정보를 이용한 효과적인 사진 분류 및 검색을 통해 사용자의 편의를 극대화하였다. 본 논문에서는 구글 안드로이드 기반의 스마트폰에서 제안한 사진 자동 분류 및 검색 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 인증이 이루어지는 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 인터넷에 적용한 원격 신분증명 및 인증 시스템을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 알고리즘을 이용해 얼굴 특징을 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 생체인식 시스템의 비교 평가와 함께 인터넷 상에서 얼굴인식을 이용한 원격 얼굴인식 시스템의 구성을 제안한다.
본 논문에서는 실시간으로 사람의 감정을 검출하기 위해 얼굴 데이터베이스를 사용하여 감정을 인식한다. 사람의 감정은 사전적으로 정의되어 있지만 실제 감정인식은 판단하는 사람의 주관적인 생각에서 이루어진다. 따라서 컴퓨터 영상처리 기술을 이용하여 사람의 감정을 판단한다는 것은 높은 기술력을 요구한다. 감정을 인식하려면 기본적으로 사람의 얼굴을 정확하게 검출해야하고, 검출된 얼굴을 바탕으로 감정을 인식하여야 한다. 본 논문에서는 얼굴 데이터베이스 중 하나인 Cohn-Kanade Database를 바탕으로 검출이 완료된 얼굴영역에 데이터베이스를 접목하여 얼굴을 검출하였다.
얼굴 인식은 영상 처리 분야 중 대표적인 분야의 하나로, 지금까지 다양한 응용시스템이 개발됐다. 얼굴 인식은 눈, 코, 입 같은 얼굴의 특징들을 값으로 변환하고 각 특징 값들의 상관관계를 분석하는 방식으로 이루어지는데, 이 중에서 입은 형태 변화가 심하기 때문에 얼굴 인식에서는 특징 값으로 잘 이용되지 않는다. 반면, 표정 인식이나 화자 인식과 같은 특정 응용 시스템에서는 중요한 특징의 하나로 사용되고 있다. 입 모양을 인식한다는 것은 입술의 형태와 그 변화를 인식한다는 것을 의미하며, 이에 대한 연구가 많이 이루어지기는 했지만 음성 인식의 보조 수단으로 사용된 것이 대부분이다. 본 논문에서는 현재까지 제안된 입 움직임 인식 기술에 대해서 정리하고, 새로이 적용 가능한 응용 시스템에 대해 고찰해보고자 한다.
본 논문에서는 고유얼굴 특성에 기반한 강건한 얼굴 인식 기술을 제안한다. 전형적인 고유얼굴 인식방법은 학습영역에서 고유얼굴을 생성시키고, 모든 학습영상을 이 얼굴공간에 투영시켜 각각의 사람마다 저장된 성분들을 비교하거나 상관시켜 특징들을 추출합니다. 복잡한 배경에 있는 얼굴들을 인식할 때 EFR방법은 얼굴인식에는 강하지만, 얼굴과 배경들 사이의 구분을 실패하게 된다 배경에서 강건한 얼굴인식을 위해서 배경패턴을 학습하며, 배경영역은 배경패턴으로부터 생성되어 얼굴영역과 함께 얼굴 인식을 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법이 EFR방법보다 성능과 복잡한 배경하에서 매우 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
얼굴인식 결제서비스는 얼굴인식 기술을 기반으로 한 혁신적인 결제 방식으로 현재 중국에서 급부상하고 있다. 향후 도입될 무인판매방식과 관련된 다양한 산업에서 얼굴인식 결제서비스를 도입할 가능성이 높다. 본 연구는 최근 얼굴인식 결제서비스를 이용한 경험이 있는 중국 소비자를 대상으로 지속이용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 설문지 조사를 사용하고 SPSS와 AMOS로 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 얼굴인식 결제서비스의 특징인 비접촉성/비강제성에 대한 소비자들의 태도가 좋을수록 지각된 유용성이 높게 나타났다. 둘째, 얼굴인식 결제서비스의 서비스에 대한 인식과 관련한 보안과 신속성 중 신속성이 사용용이성 인식에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 주관적 규범과 같은 사회적인 영향이 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자기표현 욕구 수준 또한 얼굴인식 결제서비스 이용의도를 높이는 것을 확인하였다. 이런 연구결과를 통해 혁신적 서비스의 디자인과 커뮤니케이션에 대한 시사점을 논의하였다.
정서를 측정하고 나타내는 기술이 발전에 따라 문화적 보편성을 가진 얼굴표정 연구의 필요성이 증가하고 있다. 그리고 지금까지의 많은 얼굴 표정 연구들은 정적인 얼굴사진 위주로 이루어졌다. 그러나 실제 사람들은 단적인 얼굴표정만으로 정서를 인식하기 보다는 미묘한 표정의 변화나 얼굴근육의 움직임 등을 통해 정서상태를 추론한다. 본 연구는 동적인 얼굴표정이 정적인 얼굴표정 보다 정서상태 전달에서 더 큰 효과를 가짐을 밝히고, 동적인 얼굴 표정에서의 눈과 입의 정서인식 효과를 비교해 보고자 하였다. 이에 따라 15 개의 형용사 어휘에 맞는 얼굴 표정을 얼굴전체, 눈, 입의 세 수준으로 나누어 동영상과 스틸사진으로 제시하였다. 정서 판단의 정확성을 측정한 결과, 세 수준 모두에서 동영상의 정서인식 효과가 스틸사진 보다 유의미하게 높게 나타나 동적인 얼굴 표정이 더 많은 내적정보를 보여주는 것을 알 수 있었다. 또한 얼굴전체-눈-입 순서로 정서인식 효과의 차이가 유의미하게 나타났으며, 부정적 정서는 눈에서 더 잘 나타나고 긍정적 정서는 입에서 더 잘 나타났다. 따라서 눈과 입에 따른 정서인식이 정서의 긍정성-부정성 차원에 따라 달라짐을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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