• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.427-433
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• 2001

본 연구에서는 기존의 방법에 비하여 3차원 스캐너나 카메라를 이용하지 않고 비용과 노력을 크게 절감하면서 실감나는 얼굴 모델링을 효율적으로 수행하는 웹 기반 3차원 얼굴 모델링 시스템을 제안한다. 고가의 영상입력장비를 이용하지 않고 정면과 측면사진영상을 이용하여 3차원 얼굴모델을 만들 수 있다. 특정한 플랫폼과 소프트웨어에 독립적으로 웹상에서 얼굴 모델링 서버에 접속함으로써 3차원 얼굴모델을 만들 수 있도록 설계하였다. 얼굴모델러의 3차원 그래픽스 관련 모듈은 개발된 그래픽 라이브러리들의 특징과 편리함을 제공하는 자바 3B API를 이용하여 개발 중이다. 이 얼굴 모델링 시스템은 클라이언트/서버구조로 되어있다. 클라이언트측의 사용자가 본 시스템에 접속하면 자바 애플릿의 얼굴모델러가 실행되며, 사용자는 두 장의 사진을 입력으로 하여 웹브라우저만으로 절차에 따라서 3차원 얼굴 모델을 생성하게 된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.104-114
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• 1999

본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.34-45
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• 2005

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.103-110
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• 2011

기존에 널려 쓰이는 3차원 얼굴 복원 방식인 Structure from motion(SfM)은 정면 및 좌우 측면 영상들이 입력할 때, 좌우 얼굴 특정 점들이 검출되어 우수한 성능을 보인다. 그러나 감시 카메라 환경과 같이 한 쪽 측면 얼굴 영상들이 입력될 경우, 보이는 한 쪽 얼굴 특정 점들만이 입력되므로, 가려진 부분의 얼굴이 제대로 복원되지 않는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람의 얼굴이 좌우 대칭이라는 제한 조건을 이용하여 대칭이 되는 얼굴 특정 정들을 생성하였으며, 이렇게 생성된 얼굴 특정 점들과 입력된 얼굴 특정 점들을 결합하여 사용함으로써 기존 SfM 기반 3차원 얼굴 복원 방식의 성능을 향상시켰다. 제안한 3차원 얼굴 복원 방법을 정량적으로 평가하기 위해 3차원 스캐너를 이용해 3차원 얼굴을 취득하였고, 이를 복원한 3차원 얼굴과 비교한 결과 좌우 대칭 특정 점들을 함께 사용하는 제안한 3차원 복원 방식은 한 쪽 측면 특정 점들만을 사용하는 기존 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1310-1318
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• 2002

본 연구에서는 기존의 방법에 비하여 값비싼 3차원 스캐너나 카메라를 이용하지 않고 정면과 측면 영상을 이용하여 3차원 모델을 생성하는 3차원 얼굴 모델러와 애니메이터를 개발하였다. 이 시스템은 특정한 플랫폼과 소프트웨어에 독립적으로 웹상에서 애니메이션 서버에 접속함으로써 3차원 얼굴 모델을 애니메이션 할 수 있으며 자바 3D API를 이용하여 구현하였다. 얼굴모델러는 입력 영상으로부터 MPEG-4 FDP(Facial Definition Parameter) 특징점을 추출하여 일반 얼굴모델을 특징점에 따라 변형시켜 3차원 얼굴 모델을 생성한다 애니메이터는 FAP(Facial Animation Parameter)에 따라 얼굴모델을 애니메이션하고 렌더링한다. 본 시스템은 웹 상에서 아바타를 제작하는 데 사용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.780-785
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• 2006

HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1373-1374
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• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.454-455
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• 2012

깊이 카메라에서 입력 받은 사용자의 얼굴 데이터에 morphable 모델을 fitting하여 실제 얼굴과 가까운 3D 얼굴 모델을 생성하기 위해서는 먼저 깊이 영상으로부터의 정확한 얼굴 영역 추출이 필요하다. 이를 위해 얼굴의 특징점을 기반으로 얼굴 영역 추출을 시도한다. 먼저 원본 깊이 영상을 보정하고, 컬러 영상으로부터 얼굴과 눈, 코의 영역을 탐색한 후 이를 깊이 영상에 대응시켜 눈, 코, 턱의 3차원 위치를 계산한다. 이렇게 결정된 얼굴의 주요 특징점들을 시작으로 영역을 확장함으로써 영상의 배경으로부터 얼굴 영역을 분리한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.614-623
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• 1994

얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.