Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘이다. 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 분류를 위해 약분류기들의 선형 조합인 강분류기들로 구성된 cascade-Adaboost 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 구현을 위해 몇 개의 변수 설정을 요구하고 설정된 값들이 알고리즘 성능에 영향을 준다. 본 논문은 알고리즘에 설정되는 변수에 따른 얼굴 검출 성능을 분석한다.
본 논문은 수행시간이 빠르면서 효율성이 높은 새로운 Free Rectangle 특징을 사용한 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안하는 Free Rectangle 특징은 동일한 면적의 분리가 가능한 두 개의 사각형으로 구성된 마스크로부터 정의된다. Haar-like 특징은 다양성을 높이기 위해 일반적으로 두 개 이상의 사각 영역으로 구성한 복잡한 마스크 구조를 갖는다. 하지만, 제안하는 특징 마스크는 두 사각형이 특징 윈도우 안에 놓이는 위치와 크기에 따라 효율성이 좋은 다양한 특징을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 특징은 일반 Haar-like 특징과 달리 마스크 형태에 상관없이 두 사각 영역의 화소 합의 차만 계산함으로 수행 시간을 크게 줄일 수 있다. 실세계 영상에서 제안하는 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 기법은 빠른 검출 속도와 높은 검출 결과를 보여 학습 데이터만을 바꿔 다른 물체 검출에도 쉽게 적용이 가능하다.
OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.
얼굴은 사람을 확인할 수 있는 고유한 성질을 갖고 있어 얼굴 인식이 출입통제, 범죄자 검색, 방법용 CCTV 같은 보안 영역과 본인 인증 영역에 활발히 활용되고 있다. 정면 얼굴 영상은 가장 많은 얼굴 정보를 갖고 있어 얼굴 인식을 위해 가능한 정면 얼굴 영상을 취득하는 것이 필요하다. 본 연구에서 하르유사 특징을 이용한 Adaboost 알고리즘을 이용해 얼굴 영역이 검출되고 mean-shift 알고리즘을 이용해 얼굴을 추적한다. 그리고 얼굴 영역에서 눈과 입 같은 얼굴 요소들의 특징점들을 추출해 그들의 기하학적인 정보를 이용해 두 눈의 비와 얼굴의 회전 정도를 계산하고 실시간으로 근사 정면 얼굴 영상을 제시한다.
이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.
Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.
회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다.
표정은 사람의 감정을 표현하는 대표적인 수단이다. 이러한 이유로 표정은 사람의 의도를 컴퓨터에 전하는데 효과적인 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2D 영상에서 사람의 표정을 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해 Discrete Adaboost 알고리즘과 신경망 알고리즘을 통합하는 방법을 제안한다. 1차로 Adaboost 알고리즘으로 영상에서 얼굴의 위치와 크기를 찾고, 2차로 표정별로 학습된 Adaboost 강분류기를 이용하여 표정별 출력 값을 얻으며, 이를 마지막으로 Adaboost 강분류기 값으로 학습된 신경망 알고리즘의 입력으로 이용하여 최종 표정을 인식한다. 제안하는 방법은 실시간이 보장된 Adaboost 알고리즘의 특성과 정확성을 개선하는 신경망 기반 인식기의 신뢰성을 적절히 활용함으로서 전체 인식기의 실시간성을 확보하면서도 정확성을 향상시킨다. 본 논문에서 구현된 알고리즘은 평온, 행복, 슬픔, 화남, 놀람의 5가지 표정에 대해 평균 86~95%의 정확도로 실시간 인식이 가능하다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.