• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.885-893
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• 2003

본 논문은 3차원 얼굴영상으로부터 얼굴의 구성 요소 중의 하나인 코의 종단면과 횡단면을 이용한 특징값과 얼굴의 다를 구성 요소들로부터 구해진 특징값을 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리듬을 제안한다. 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출 및 얼굴의 최고점인 코끝을 찾은 후, 3차원 영상으로부터 얼굴의 주요 특징영역인 코 정보와 얼굴의 종단면 및 횡단면의 정보를 이용하여 회전 보상 전, 후의 특징값을 구한다. 코의 최고점, 코와 이마 사이의 미간점, 코의 밑점, 그리고 코의 앙쪽 끝점을 탐색하여 코의 종단면과 횡단면을 기준으로 한 면적, 깊이, 각도, 체적, 그리고 눈과 입의 간격을 특징값으로 사용하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이타 베이스에 대하여 각각 두 개의 깊이 데이타에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험결과 임계 순위 값 5위 이내의 인식률이 95.5%로 나타났다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.81-87
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• 1998

본 논문에서는 얼굴 영상간의 위상 차를 이용하여 얼굴을 인식하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 KLT(Karhunen-Loeve transform)를 이용하여 복구가 가능하도록 영상을 압축하고, 계산량도 줄였다. 압축된 학습 대상 영상을 미리 제안된 시스템에서 학습시킨 후, 인식 대상 얼굴 영상을 압축시킨다. 압축된 영상과 기존의 학습된 얼굴영상들과의 위상차를 구하고 이 위상차에 여현 함수를 적용하여 그 값이 최대가 되는 얼굴로 인식하도록 하였다. 두 얼굴 영상의 위상차는 벡터 내적방법에 의해 구하여지며, 이를 이용하면 기존의 학습방법을 이용하는 시스템보다 계산이 간단하고 처리시간도 빠르다. 또한 영상간 규준화된 위상차는 조명 및 회전에 불변인식이 가능하고, 여현 함수의 적용으로 이동에도 어느정도 불변인식이 가능하다. 그리고 연결웨이트에는 영상에 대한 정보를 그대로 갖고 있어서, 기존의 신경망과 같은 전체적인 재학습을 하지 않고도 새로운 영상만을 추가학습이 가능하므로 확장학습이 용이하다. 각각 10가지 얼굴영상을 갖는 40 명의 ORL 얼굴영상에 실험한 결과, 인식률이 기존의 방법과 비슷한 8% 오차범위 내에서 학습시간이 PC에서도 수 분밖에 안 걸리는 빠른 얼굴인식이 가능함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.58-66
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.212-227
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• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1239-1249
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• 2003

시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.25-33
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• 2010

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 얼굴의 움직임 정보를 추정하고 3차원 모델을 합성하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 단일 카메라 입력 영상에서 사용자의 얼굴 영역 특징 점 취득을 위한 4개의 하부 이미지를 획득한다. 획득된 4개의 하부 이미지를 템플릿으로 사용하여 사용자 얼굴 영역의 정보를 추출하며, 이들 4개의 특징 점을 사용하여 사용자 얼굴과 카메라 영상 평면 사이의 사영 관계를 계산한다. 취득된 카메라 행렬로부터 얼굴의 움직임 정보인 이동과 회전 성분을 추정할 수 있으며, 이를 기반으로 3차원 모델의 자세 정보를 설정한 다음 이를 사용자 얼굴에 가상의 객체를 합성하기 위한 정보로 이용한다. 다양한 실험을 통하여 사용자 얼굴의 움직임에 대한 정보 추출의 정확도를 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.38-43
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• 2016

스마트 환경 구축이 보편화됨에 따라 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-컴퓨터 상호작용에서 사람의 얼굴과 시선 방향을 안다는 것은 그 사람의 의도나 관심의 대상을 파악하는데 중요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 신체 구조를 이해하는데도 하나의 기준이 될 수 있으므로 중요한 연구 테마이다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 얼굴 방향을 미리 정해놓은 각도로 분류하는 방법을 제안한다. 먼저 영상은 전처리를 거친 뒤 회전정보를 얻기 위하여 평균 정면 얼굴과의 차영상을 이용하여 회전정보를 추출한다. 캐니에지 검출법을 이용하여 얼굴의 특징을 검출하고 이를 이용하여 에지 영상을 구한 뒤, 이 영상에 대해 가로 세로축 각각에 대해 픽셀 수를 누적하여 히스토그램을 작성한다. 누적히스토그램을 특징으로 랜덤 포레스트를 생성하였으며, 랜덤 포레스트의 학습과 테스트에는 CAS-PEAL-R1 데이터를 사용하여 80.6%의 인식률을 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1139-1148
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• 2003

개인의 identity가 더욱더 중요시되는 현시대에서 ID 도용이나 분실로 인한 피해를 막거나 줄이기 위한 최적의 해법으로 생체 인식이 연구되고 있다. 얼굴인식에 의한 생체인식은 특정 시스템의 입력부위에 신체 일부에 대한 접촉을 강요하지 않으므로 최근 많이 각광받고 있는 분야이다. 그러나 입력된 얼굴 영상은 카메라의 포착 거리에 따라 크기가 달라질 수 있고 또한 얼굴의 기울기 등에 의해 같은 영상이라 할지라도 다른 특징 값을 줄 수밖에 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 주어진 입력영상에 대한 이동, 축소, 확대, 그리고 회전의 단순한 기하학적인 처리를 함으로써 정면 얼굴 영상에 대해 정해진 임계값을 초과 하지 않는 범위에서 일정한 특징 값을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 구축된 시스템으로 40 세트의 400 영상에 대한 인식 율을 테스트한 결과 92 %의 높은 인식 율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.605-616
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴의 부분 영역과 깊이 값에 따른 등고선 영역에 대한 표면 곡률 간들의 누적 히스토그램을 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴영상이 제공하는 깊이정보와 곡면률을 이용한 표면 특성의 정보를 이용하여 부분영역인 코, 입 그리고 눈의 영역과 등고선 깊이 20, 30 그리고 40의 영역을 추출하여 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률을 이용한 누적 히스토그램으로 특징 벡터를 추출한다. 입력 영상과 데이타베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 L1을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 실험을 수행한 결과, 인식률은 주 곡률의 최대 곡률이 96%로 가장 높은 인식률을 나타내었다.