• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.107-113
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• 2014

본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4491-4509
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• 2017

The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1202-1205
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• 2005

This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.371-376
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• 2007

This paper presents an emotion recognition and its expression system of an intelligent robot like a home robot or a service robot. Emotion recognition method in the robot is used by a facial image. We use a motion and a position of many facial features. apply a tracking algorithm to recognize a moving user in the mobile robot and eliminate a skin color of a hand and a background without a facial region by using the facial region detecting algorithm in objecting user image. After normalizer operations are the image enlarge or reduction by distance of the detecting facial region and the image revolution transformation by an angel of a face, the mobile robot can object the facial image of a fixing size. And materialize a multi feature selection algorithm to enable robot to recognize an emotion of user. In this paper, used a multi layer perceptron of Artificial Neural Network(ANN) as a pattern recognition art, and a Back Propagation(BP) algorithm as a learning algorithm. Emotion of user that robot recognized is expressed as a graphic LCD. At this time, change two coordinates as the number of times of emotion expressed in ANN, and change a parameter of facial elements(eyes, eyebrows, mouth) as the change of two coordinates. By materializing the system, expressed the complex emotion of human as the avatar of LCD.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.672-678
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• 2020

최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1564-1572
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• 2011

본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배정을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.56-63
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• 2007

본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.

• 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.