[논문]헤어 뷰티 패션 디자인 선별을 위한 특징 점 정합을 이용한 헤어 라인 검출

송선희; 나상동; 배용근

헤어 뷰티 패션 디자인 선별을 위한 특징 점 정합을 이용한 헤어 라인 검출
A Study on the Hair Line detection Using Feature Points Matching in Hair Beauty Fashion Design 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.7 no.5, 2003년, pp.934 - 940

송선희 (조선대학교 컴퓨터공학과) , 나상동 (조선대학교 컴퓨터공학과) , 배용근 (조선대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, hair beauty fashion design feature points detection system is proposed. A hair models and hair face is represented as a graph where the nodes are placed at facial feature points labeled by their Gabor features and the edges are describes their spatial relations. An innovative flexible feature matching is proposed to perform features correspondence between hair models and the input image. This matching hair model works like random diffusion process in the image space by employing the locally competitive and globally corporative mechanism. The system works nicely on the face images under complicated background. pose variations and distorted by accessories. We demonstrate the benefits of our approach by its implementation on the face identification system.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 GWT와 탄력적 특징 정합을 기반으로 한 헤어 라인 선별 시스템을 구성하고 특징 점 정합을 거처 헤어 모델을 필터링 한 후 헤어 라인을 선별하는 연구를 하였다.
본 논문에서는 헤어 뷰티 패션 설계 시 복잡한 배경, 자세의 변화 등에 의해 왜곡된 영상에서도 헤어 모델과 헤어 특징 점을 검출할 수 있는 새로운 시스템을 제안하고자 한다. 헤어 뷰터 설계는 헤어 특징 점이 위치한 교점에서 그래프로서 표현되어지고, 헤어 특징 점의 위치 정보는 Gabor 웨이블릿 변환 (GWT:Gabor Wavelet Transfo- rmation)에 의하여 대응하는 지점에서 정합 추출한다.

가설 설정

4. ui 가 증가하는 가중 값을 감소한다.

제안 방법

그림 1과 같이 시스템은 헤어 丈넬 :L 내乂 (HMGs) 발생기, 헤어 검출-, 헤어 특징 섬 김술 설 차로 구성되어짐으로서, 결과적으로 효율석인 헤어 모델을 식별하여 모델이 정확히 처리되어 있는지 등을 시뮬레이션을 이용하여 확인한다.
탄력 적 헤어정합이 기준 그래프의 교점 투영 영상에 대응되는 교점의 중심으로부터 9개의 인접한 연결이 이루어지고 연결 사이에 하나만이 동작을 한다. 기준그래프에서 교점으로 근접한 Gabor 특징을 가진 연결이 동작하도록 지역 경쟁을 실행한다. 이 방법은 새로운 투영그래프의 후보를 생성하고, 변형된 헤어 모델 투영 그래프를 만든다.
제안된 시스템은 복잡한 배경이나 왜곡된 영상에서도 헤어 특징 점을 검출 할 수 있었고, 탄력적 특징 점과 헤어 모델 얼굴에서도 헤어 정합을 추출하는 헤어 모델을 제안하였다. 헤어 특징 점 정보의 유용성을 이용함으로서, 효과적인 헤어 라인을 식별할 수 있는 연산과정으로 구할 수가 있었다.
제안하는 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취한다. 정합 헤어 모델은 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 연상케 하는 시스템이다.
입력 공간에서 초기 투영 그래프를 생성하는 헤어 라인 검출 과정의 결과에 사용한다. 평균모델을 포함한 헤어 모델 그래프를 검색하여 네트워크 응답T로 투영 그래프와 가장 근접한 헤어 모델을 찾는다. 그리고 이 헤어 모델 그래프를 기준 모델로 사용한다.
헤어 정보 기준값을 유지하기 위해서 셀들에서 실험적으로 접하게 되는 2차원 적응 헤어 단면도의 모델은 헤어 공간 주파수 위치추정의 돌출부조정 특성, 방위 선택성, 공간 주파수 선택성, 그리고 사각 위상관계 등을 얻기 위해서 2차원 Gabor 필터링하여 헤어 라인을 정밀하게 검출한다.
필수적인 요소이다. 헤어 특징 점의 위치는 여러 가지로 유용하게 응용될 수 있기 때문에 본 논문에서는 헤어 특징 점 검출 결과를 응용하여 헤어모델 선별처리 시스템을 설계하는데 헤어 라인을 인식 수행했다.

대상 데이터

표 1에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 헤어 라인에서 더]이터베이스 300개를 구성하였고, 헤어 라인 데이터베이스는 총 30명으로부터 5개의 자세에 대해 2개씩의 헤어 영상을 받아 시뮬레이션한 결과 정면 헤어영상 성능 율과 측면들의 성능 율의 비율을 다음과 같이 나타났다.

성능/효과

정면 헤어 영상과 움직임이 있는 영상 두 가지 형태로 이루어진 시뮬레이션을 통해 정면 헤어 영상일 경우 헤어 모델 대상 70개의 헤어 영상 중 62개의 헤어 영상을 선별하여 97.46%의 성공률로 정합 추출함을 보여 주었고, 움직임이 있는 헤어영상에서는 좌우 움직임의 경우 92.24%, 상하 움직임의 경우에는 84.25%의 선별 인식률을 나타냈다. 제안한 헤어 선별 시스템은 학습 과정을 필요로 하지 않기 때문에 새로운 헤어 모델을 식 섭 주가할 수 있었다.
투영그래프에서 입력 영상의 표본을 감안함으로서 헤어 특징 점이 검출되고 투영그래프의 모든 헤어 라인 정보를 기본 그래프로 입력할 수 있었다. 모든 헤어 설계 라인은 기본 그래프로서 하나씩 제공받을 수 있으므로 네트워크 응답 T 은 모든 헤어 라인을 위해 계산되어진다.
헤어 특징 점 정보의 유용성을 이용함으로서, 효과적인 헤어 라인을 식별할 수 있는 연산과정으로 구할 수가 있었다. 헤어 라인 영상 공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 하였으며 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어 라인 선별 시스템을 구성함으로서 헤어 모델응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 증명하였다.
헤어 모델을 제안하였다. 헤어 특징 점 정보의 유용성을 이용함으로서, 효과적인 헤어 라인을 식별할 수 있는 연산과정으로 구할 수가 있었다. 헤어 라인 영상 공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 하였으며 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어 라인 선별 시스템을 구성함으로서 헤어 모델응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 증명하였다.

참고문헌 (13)

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상세보기
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L.Wiskott, J.M.Fellous, N.Kruger, and C. der Malsburg. Face recognition and gender determination.Proc.of the Int. Work on Autom. Face-and Gesture Recogn., pages 92-97, 1995
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A. Alial et al., 'Man -Machine Interface through Eyeball Direction of Gaze'. in Proc. of the Southeastern Symposium on System Theory, pp. 478-482, 1997
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Seika-Tenkai-Tokushuu-Go, ATR Journal, 1996
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