오행이론은 사람들이 객관세계에 대해 장기간 관찰하여 얻어낸 이론이다. 그 핵심적인 내용은 세상만물을 목' 화' 토' 금' 수 등 다섯 가지 물질형태로 귀납하여 상생상극(相生相克)인 상호작용을 부여한 것이다. 오행이론에는 인물의 외모 특징을 귀납한 면상학내용이 있다. 그리고 인물의 외모특징과 인물의 성격특징이 상호 대응되어 추상적인 성격을 구상화한 방법을 형성하였다. 본문은 세계적으로 유명한 애니메이션 몇 부에 대한 분석을 통하여 이러한 캐릭터의 성격특징과 조형특점을 정리한 뒤 오행이론중의 인물성격' 인물 외모와 비교하여 캐릭터디자인과 오행이론사이의 대응성을 연구하였다.
실제적인 표정인식 응용에서는 테스트 시 등장하는 인물이 트레이닝 데이터에 존재하지 않는 경우가 빈번하여 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 인물에 독립적인(subject-independent) 표정인식을 위한 얼굴특징을 제안한다. 제안방법은 인물에 공통적인 얼굴 근육 움직임(Action Unit(AU))에 기반한 기하학 정보를 표정 특징으로 사용한다. 따라서 인물의 고유 아이덴티티(identity)의 영향은 감소되고 표정과 관련된 정보는 강조된다. 인물에 독립적인 표정인식 실험결과, 86%의 높은 표정인식률과 테스트 비디오 시퀀스 당 3.5ms(Matlab 기준)의 매우 빠른 분류속도를 달성하였다.
본 논문에서는 일련의 디지털 사진들을 특정한 인물에 기반하여 브라우징 하는 것을 돕기 위한 인물 기반 사진 색인 방법을 제안한다. 기존의 인물 기반 영상 색인의 경우, 얼굴 특징값만을 인물 특정값으로 이용하였다. 이에 반하여, 제안하는 방법의 주 된 목적은 얼굴의 주변 정보인 상황 및 옷 정보를 얼굴 정보와 함께 조합하여 색인 과정에 활용함으로써 인물 기반 사진 색인 의 성능을 높이는 것이다 얼굴 특정값과 옷 특징값을 효과적으로 조합하기 위해, 인물을 상황 별로 클러스터링하는 방법이 함께 제안된다 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검증하기 위해 1120 장의 사진 데이터베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에서, 기존의 방법에서처럼 얼굴 특정값만을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 70%의 평균 성능을 보였으며, 제안 된 방법을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 92%의 평균 성능을 보여 제안된 방법이 인물 별 사진 색인에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 등장 인물 검출 및 인식과 함께 등장 인물의 출연 구간 분석이 가능한 시스템을 제안한다. 드라마, 스포츠와 같은 방송 비디오는 그 특성상 인물이 중심이 되며 각 시점에 등장하는 주요 인물은 방송용 비디오의 중요한 특징이 된다. 따라서 방송용 비디오의 중요한 특징인 등장 인물을 분석하여 효율적인 비디오 관리 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서 제안된 ACAV(Automatic Characters Analysis in Videos) 시스템은 등장 인물을 검출하여 인물 DB에 등록하는 FAGIS(FAce reGIStration)와 생성된 인물 DB을 이용하여 등장 인물을 분석하는 FACOG(FAce reCOGnition)로 구성된다. 상용화된 등장 인물 분석 시스템인 FaceIt과의 성능 비교를 통해 ACAV의 성능을 검증하였다. 얼굴 검출 실험에서 ACAV의 얼굴 검출률은 84.3%로 FaceIt 보다 약 30% 높았고, 얼굴 인식 실험에서도 ACAV의 얼굴 인식률은 75.7%로 FaceIt 보다 27.5% 높은 성능을 보였다. ACAV 시스템은 방송 멀티미디어 공급자를 위한 대용량 비디오 관리 시스템으로 이용될 수 있으며 일반 사용자를 대상으로 한 PVR(Personal Video Recorder), 모바일 폰 등의 비디오 관리 시스템으로도 이용될 수 있다.
캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 기와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에 얼굴 특징정보 추출은 색상과 모양에 대한 정보를 이용한다. 본 논문은 캐리커처생성을 위한 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 부분 영역 특징정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 이때 사용하는 이목구비의 특징정보를 위해 수직, 수평의 히스토그램이 주요하게 사용된다. 또한 인물 사진에서 위치정보를 이용하여 얼굴내의 이목구비를 확인하고, 추출하므로 정확한 정보를 이용할 수 있다.
본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.
동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.
서사 영화에서 인물의 성격 묘사를 위해 다양한 작곡법 중 선법 사용에 대한 설정을 분석한다. 등장인물의 성별, 직업, 영화 안에서의 역할에 따라 선법을 설정했다. 선법이란 그레고리안 성가에서부터 사용된 조성이다. Dorian, Phrygian, Lydian, Mixolydian, Aeolian, Locrian, Ionian 총 7가지 선법 중 등장인물에 대한 캐릭터를 분석하여 각 선법에 대한 특수성이 인물 성격에 어떻게 묘사되었는지 밝힌다. 플라톤의 [공화국] 중 선법에 대한 부분을 인용하여 인물의 성격과 음악적 접근 방법을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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