본 논문에서는 얼굴 영상에서 눈동자와 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 기반으로 LDA를 이용하여 입술 영역을 찾았다. 눈동자와 흰자위로 구성되는 눈의 형태적인 특징과 눈동자와 눈썹 사이의 관계를 반영하는 평가함수를 정의하여 눈동자를 인식하였다. 입술에서의 밝기차이를 기반으로 가중치 벡터를 정의하여 위 입술과 아래 입술 사이의 경계선을 찾고 입술과 인접한 피부와의 밝기 차이를 이용하여 입술의 양 끝점 및 위와 아래의 끝점을 찾았다. 여러 영상에 대한 실험 결과 좋은 결과를 얻었다.
이 논문은 입술의 모양을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술은 Point Distribution Model에 근거하여 점들의 집합으로 표현하였다. Isodata군집 알고리듬을 이용하여 전체 학습 영상을 입술 형태별로 군집화 하고 주성분 분석법을 사용하여 각 군집에 대한 입술의 형태 모델을 구하였다 추출 결과가 입력 영상의 실제 입술 위치를 올바르게 찾았는지 판정하기 위하여 입술 경계선 주변의 화소값들을 이용한 입술의 경계선 모델을 구하고 이를 반영하는 평가함수를 구성하였다. 형태 차이를 반영하여 얻은 입술 형태 모델을 사용하여 입술을 추출하기 때문에 전체 학습 영상의 평균 모양과 많은 차이를 보이는 입술을 정확하게 추출할 수 있었다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 약 92%의 성공률을 얻었다.
음성신호와 영상신호를 함께 이용하는 바이모달(Bi-modal)음성인식에서 어떤 입술 파라미터를 사용하는가에 따라 인식시스템의 성능이 달라진다. 그래서 본 논문에서는 이미지에 근거한 입술파라미터를 견인하게 추출하기 위한 방법으로 x 프로파일(profile)을 이용한 방법을 사용하였다. 파라미터를 선정을 달리하여 실험한 결과 15dB이상에서는 안쪽입술의 2개의 파라미터를 이용한 경우가, 10dB이하에서는 4개의 입술파라미터를 이용한 경우가 더 좋은 인식률을 보였다. 안쪽 입술 파라미터를 이용한 경우가 바깥쪽 입술 파라미터를 이용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다.
본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
본 연구에서는 뷰티메이크업의 입술 디자인에 따른 인상형상, 선호 입술과 그 이유를 실증분석 하였다. 연구방법은 설문조사법으로 SPSS프로그램을 활용하였다. 연구 결과 입술의 색상과 형태가 인상 형성에 미치는 유의미한 영향을 확인하였으며 입술 화장에 관한 현대인들의 시각을 규명 할 수 있었다. 가장 선호하는 입술색상은 레드, 선호하는 입술의 형태는 표준형이었다. 요인분석 결과 입술 색상 중 레드는 유능성요인이 핑크색상은 사교성 요인이 가장 높게 나타났다. 본 연구가 뷰티디자인의 기초자료로서 활용되기를 기대한다.
화자의 입술영상에는 카메라와 화자의 위치나 자세로 인하여 정상적인 입술이 기하학적으로 변환될 수 있다. 이러한 변환은 본래 입술위상의 기하학적 정보를 변경시킨다. 따라서 기하학적으로 변환된 입술모양을 보정하는데 부분적인 입술위상정보를 사용함으로써 전체 입술정보를 개선하고자, 본 논문에서는 입술모양의 기하학적 보정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징결정 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징결정 단계에서는 원영상과 목표영상의 입술모델에 따라 원영상의 특징점과 특징을 추출하고 목표영상의 특징점과 특징을 결정한다. 보정단계에서는 이전 단계에서 추출한 정보를 기반으로 영상을 부분영상으로 분할하고 사상 후 보정된 영상을 통합한다. 실험영상은 6개의 한국어 단모음 발음에 대한 동영상 프레임이고 알고리즘 평가를 위하여 입술의 좌우 대칭성을 활용한다. 실험 결과, 윗입술보다는 아랫입술의 보정률, 입술의 움직임이 작은 발음보다는 움직임이 큰 발음의 보정률이 높게 개선되었다.
바이모달 음성인식기는 잡음 환경하 음성인식 성능을 향상하기 위해 고안되었다. 바이모달 음 성인식기에 있어 영상을 통한 시각 특징 추출은 매우 중요한 역할을 하며 이를 위한 입술 위치 검출은 시각 특징 추출을 위한 중요한 선결 과제이다 본 논문은 색상분포와 SVM을 이용하여 시각 특징 추출을 위한 입술 위치 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 얼굴색/입술 색상 분포를 학습하여 이로부터 입술의 초기 위치를 빠르게 찾아내고 SVM을 이용하여 입술의 정확한 위치를 찾음으로써 정확하고 빠르게 입술의 위치를 찾도록 하였으며 실험을 통해 바이모달 인식기에 적용하기에 적합함을 알 수 있었다.
이 논문은 입술의 형태와 입술 외곽선 부근의 화소값을 이용하여 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태는 학습 영상을 통계적으로 분석하는 능동적 형태 모델을 기반으로 구성하였다. 이 방법은 탐색시 초기 위치의 영향을 받기 때문에 이 논문에서는 입술의 형태에 기반한 가중치 벡터를 이용하여 두 입술 사이의 경계선을 찾고 탐색의 초기 위치로 사용하였다. 다양한 입술 영상들을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
본 연구의 목적은 프로폴리스 추출물이 함유된 립밤 제품과 LED 기기를 적용한 입술 임상 연구를 하여 임상정보과 양적자료로 도움이되고자 한다. 본 연구의 참여자는 서울·경기 소재 만 19~50세 여성을 대상으로 시험제품 선정 후 입술의 LED 기기와 립 크림의 입술 탄력, 입술 보습, 입술 각질 개선 및 12시간 입술 보습 지속 효과를 알아보기 위하여 제품 사용 전, 사용 직후, 사용 6시간 후, 사용 12시간 후 사용 2주 후에 사용 시험항목을 측정 후 제품의 안전성, 유효성, 기호도 설문조사를 분석하고자 한다. 일련의 연구절차를 통하여 도출된 결과는 다음과 같다. 1회 또는 2주 사용으로 입술 탄력, 입술 보습, 입술 각질 개선 및 12시간 입술 보습 지속력에 도움을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 노화에 따른 발화 시 입술 움직임의 변화를 알아보고자 하였다. 연구대상으로 평균 69세의 노인 여성 15명과 평균 22세의 젊은 여성 15명을 선정하였다. 입술 움직임을 측정하기 위해 이중모음 발화시 입술 움직임을 녹화하여 스틸 이미지로 저장한 다음 입술의 움직임이 최소인 부분과 최대한 길이를 영상분석 소프트웨어를 이용하여 pixel 단위로 수작업으로 분석하여 비교하였다. 임상적 활용성을 위해 자동화 알고리즘을 적용하여 소프트웨어를 제작했으며 수작업의 결과와 비교하였다. 연구결과 노년층의 경우 청년층에 비해 이중모음 과제에서 입술의 가로 및 세로의 길이 범위가 작은 것을 알 수 있었다. 수작업과 자동화 방법의 상관관계를 측정한 결과 강한 정적 상관관계가 나타나 두 방법 모두 입술 윤곽 추출 시 유용함을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 노화가 진행됨에 따라 발화 시 입술의 범위가 작아지는 것을 알 수 있었다. 따라서 노화가 진행되기 전 간단하게 입술의 움직임을 측정하여 본인의 상태를 모니터링하고 입술 범위를 유지할 수 있는 운동을 실시한다면 노화로 인한 발음 문제를 예방할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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