• 제목/요약/키워드: 자동 얼굴 추적

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피부 색상 정보를 이용한 적목 영역 추출 및 제거 (Extraction and Elimination of Red-Eye Area using Color Information of Skin)

  • 장호중;조재현;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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    • pp.440-443
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    • 2008
  • 적목 현상은 야간에 플래시를 이용하여 촬영 시 나타나는 현상으로, 대부분 미숙한 사진 촬영 방법으로 인해 많이 발생한다. 이러한 적목 현상은 수정 시에 이미지 틀을 이용하여 제거해야 되며, 이러한 방법은 많은 시간과 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 적목 현상이 일어난 영역을 자동으로 추출하여 제거하는 방법을 제안한다. 적목 영역은 RGB 레벨의 영상을, 각각 YCbCr과 HSI 컬러 공간으로 변환 후에 사람의 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 적목이 존재하는 눈 영역은 색상 정보와 8 방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 적목 영역을 검출한 후에 적목 현상을 제거한다. 제안된 적목 영역 추출 및 제친 방법을 적목 현상이 나타나는 30장의 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 적목 영역 제거에 효과적임을 확인하였다.

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실시간 특정 객체 모자이크 처리 시스템 (Real-time specific object mosaic processing system)

  • 박성현;구창모;박건우;박남석;조중휘
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.928-930
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    • 2019
  • 방송에서는 당사자의 동의 없이 얼굴을 노출 시키거나, 유해물질로 판단되는 물체의 노출을 금지하고 있다. 기존의 처리방식으로 편집자가 촬영된 영상을 직접 편집하거나, 촬영 시 가리개를 이용하는 방법을 사용한다. 이러한 방법은 번거롭고, 실수로 인해 얼굴이나 유해물질이 방송에 그대로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 객체탐지 모델과 동일인 판단 모델을 사용하여 편집 과정을 자동으로 처리하고 후처리뿐만 아니라 실시간 방송에서의 적용을 위해 추가적으로 객체추적 알고리즘을 도입하여 처리속도를 높이는 방안을 제시한다.

얼굴 모션 추정과 표정 복제에 의한 3차원 얼굴 애니메이션 (3D Facial Animation with Head Motion Estimation and Facial Expression Cloning)

  • 권오륜;전준철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권4호
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    • pp.311-320
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    • 2007
  • 본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.

홍채인식을 위한 자동 눈 영역 검출 (Autometic Eye Image Detection for Iris Recognition)

  • 허윤;성한호;이일병
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.574-576
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    • 2003
  • 현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.

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IPTV 및 스마트폰을 위한 감성 메신저의 개발 (Development of an Emotional Messenger for IPTV and Smart Phone)

  • 성민영;남궁찬;백선욱;안성혜
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1533-1535
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    • 2010
  • 사용자의 감정을 자동으로 인식하고 3D 캐릭터 애니메이션을 통해 표현한다면 기기를 통한 통신에 더 풍부한 감성을 부여하여 의사 소통의 효과를 높일 수 있다. 본 논문에서는 IPTV와 스마트폰 기기에서 구동되는 감성 메신저의 개발에 대해 기술한다. 이를 위해 문장 및 음색 분석을 통한 감정 인식, 영상 속의 얼굴 표정 추적, 그리고 개인화된 3D 캐릭터의 표정 및 몸동작 애니메이션을 통해 감정을 전달하는 감성 메신저를 제안하고 그 효과를 서술한다. Naive Bayes 알고리즘을 이용한 채팅 문장에서의 자동 감성 인식이 개발되었으며 실험을 통해 성능 및 효과를 검증한다.

개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크와 PCA 알고리즘을 이용한 여권 인식 및 얼굴 인증 (A Passport Recognition and face Verification Using Enhanced fuzzy ART Based RBF Network and PCA Algorithm)

  • 김광백
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.17-31
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    • 2006
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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뉴럴네트워크를 이용한 축구경기 공격패턴 자동분류에 관한 연구 (Automatic Classification Technique of Offence Patterns using Neural Networks in Soccer Game)

  • 김현숙;윤호섭;황종선;양영규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.727-730
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    • 2001
  • 멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.

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얼굴 추적 기반의 잡파 혼입 방지가 가능한 뇌파 DB구축 시스템 구현 (An Implementation of Brain-wave DB building system for Artifacts prevention using Face Tracking)

  • 신정훈;권형오
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.40-48
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    • 2009
  • 컴퓨터를 중심으로 한 IT 기술의 비약적인 발전과 더불어, 정보산업사회가 고도화되어 감에 따라 사용자 편리를 위한 인터페이스의 지능화, 인간화에 대한 요구가 나날이 증가하고 있다. 이러한 사용자의 요구에 따라 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스 즉, BCI에 관한 연구가 최근 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 최근 연구 개발중인 다양한 형태의 BCI 관련 연구들은 DB구축과 관련된 원천기술 확보 측면의 연구가 배제된 체 응용기술 개발 위주로 진행되고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점으로 인하여 BCI 관련 연구들은 연구 초기 수준을 극복하지 못하고 있으며, 체계적인 연구가 진행되어지지 않고 있는 실정이다. BCI 관련 연구의 경우 피험자로부터 수집되어지고 있는 뇌파 신호가 실험에 필요한 적절하고 의미 있는 신호인지 구분하기 힘든 실정이다. 또한, 뇌파 수집 시 실험에 불필요한 행동 즉, 심한 눈 깜박임, 침 삼키기, 얼굴 및 몸 움직임에 의한 근전도와 전극의 부착상태, 주변소음, 진동 둥 실험환경에 따른 잡파의 혼입으로 인하여 정확한 뇌파 DB수집에 어려움을 겪고 있다. 이러한 피험자의 움직임 및 실험환경에 의해 혼입된 잡파의 손상된 정보로 인해 BCI 시스템 구현 시 인식률 및 성능저하를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌파를 활용한 BCI 시스템 구현 시 보다 정확하고 높은 인식률을 위한 기반 연구로서 정확하고 효율적인 뇌파 DB구축 시스템을 제안하며, 잡파가 혼입된 뇌파 DB의 최소화를 위해 피험자의 얼굴 추적을 통하여 불필요한 행동 발생 시 DB수집의 사전 차단 및 자동 제어가 가능한 DB구축 시스템을 제안한다.

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다중 카메라로 관심선수를 촬영한 동영상에서 베스트 뷰 추출방법 (A Best View Selection Method in Videos of Interested Player Captured by Multiple Cameras)

  • 홍호탁;엄기문;낭종호
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권12호
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    • pp.1319-1332
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    • 2017
  • 최근 스포츠 중계에 동원되는 카메라 대수가 증가함에 따라 수많은 카메라 화면 중 순간적으로 최고의 화면을 고르는데 어려움이 있다. 지금까지 스포츠 경기를 촬영한 영상들에서 자동으로 최고의 화면을 선택하는 방법들이 연구되어 왔지만 배경이 고정된 영상들만을 고려해 배경이 움직이는 영상들을 고려하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 각 영상 별로 관심선수를 추적하여 획득한 영상 내 관심선수 영역을 대상으로 관심선수의 활동량, 얼굴 가시성, 다른 선수와의 겹침 정도, 이미지 블러 현상 정도를 매 프레임 마다 정량적으로 나타내어 정량화된 값을 기반으로 최고의 화면을 선택한다. 이렇게 선택된 베스트 뷰를 20명의 일반 사람들에게 베스트 뷰와 워스트 뷰를 선택하게 하여 사람들이 선택한 베스트 뷰, 워스트 뷰와 비교한 결과 베스트 뷰와 일치율이 54.5%로 낮았지만 반대로 워스트 뷰와 일치율이 9%로 확실히 사람들이 선호하지 않는 화면은 선택하지 않는 것을 알 수 있었다.