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문제 정의
- 본 논고는 3차원 안면자동인식기 의 소프트웨어적 검증실험의 일환으로 기기가 안면 표 준 점 Facial Definition Parameters(FDP) 인식의 정확도를 검증하기 위해 시행된 연구이며, 이에 유의한 연구 성과가 있어 보고하는 바이다.
- 1)을 대상으로 하였다. 이 안면상을반복 촬영하여 3차원 안면자동인식기의 위치인식정확도를 검사해 보았다.
- 이후 3차원 모델의 안면 특이점을 자동으로 추적하여 유효한 특이점을 통해 안면의 변수를 계산하는 것이다. 이렇게 추출된 변수를 분석하여 각 체질별 안면의 형태학적 특징을 추출해 내려는 것이다.
제안 방법
- 또한 기기의 하드웨어적 오차 검사를 위해분해능, 반복정확도, 평탄도, 원통도를 확인하였다";. 분해능1 2 3 4)은 OQ368mmxO.
- 20대 남성의 실제 안면상과 거의 유사하게 제작된 안면상을 대상하여 3차원 안면 자동인식기의 안면표준점 위치 인식 정확도를 분석해보았다. 분석방법으로는 Laser scanner의 측정값을 기준으로 하여 3차원 안면 자동인식기의 측정값을 비교하였다.
- 3차원 안면자동인식기과 Laser Scanner를 이용하여 Land Mark가 부착된 안면상을 각각 촬영한다. 이후 두 개의 다른 기기를 통해 얻어진 안면표준점의 인식위치를 비교하여 3차원안면자동인식기의 안면표준점 인식 정확도를검증한다.
- 분석하였다. Laser Scanner는 즉정오차가 1mm 이하로 정확성이 검증된 기기로서 Laser Scanner로 측정한안면표준점의 위치를 기준값으로 지정하여 3 차원 안면자동인식기로 인식한 안면표준점의위치와 비교하여 3차원 안면자동인식기의 위치 인식 정확도를 검증하였다.
- 로 각각 촬영한다. 각각의 촬영 후에 인식된 안면상의 안면 표 준 점을 데이터화 하였다.
- 같은 방식으로 Laser Scanner에서 추출된 안면표준점에서 안면상 정면에서 얻어진 3차원영상에서 우동공점(S1)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였고, 좌동공점(S2)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였다. 또한 안면상 측면에서 얻어진 3차원 영상에서좌동공점과 다른 25개의 안면표준점과의 거리를 구하였고, 좌이주점과 다른 25개의 안면표준점과의 거리를 구하였다.
- 수 없었다. 그래서 3차원 안면 자동인식기에서 추출된 안면표준점 위치값에서 기준점을 잡아 그것을 기준으로 하여 다른 점들과의 거리를 모두 구하였다. 즉 안면상 정면에서 얻어진 3차원 영상에서 우동공점(S1)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였고, 좌동공점 (S2)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였다.
- 제작되었다. 그러나 현재까지 안면 표 준 점의 자동인식률이 60%정도에 미치지 못하는 관계로 본 실험에서는 안면표준점에 약 3mm 정도의 스티커이고 테두리는 검고 중심은 횐색인 Land Mark를 안면상에 붙이고 안면 표 준 점의 정확한 위치를 계측하였다. 안면 표 준 점의 자동인식기술은 지속적으로 개발 중이다.
- 또한 소프트웨어적 검증의 일환으로 3차원 안면 자동인식기의 안면의 회전 변화에 따른 인식 정확도도 검사하였다*5. 대상안면의 회전시키며 8번의 촬영 시 7개의 Land Mark 사이 의거 리차이는 p-value가 0.
- 즉 안면상 정면에서 얻어진 3차원 영상에서 우동공점(S1)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였고, 좌동공점 (S2)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였다. 또한 안면상 측면에서 얻어진 3차원 영상에서 좌동공점과 다른 25개의 안면 표 준 점과의 거리를 구하였고, 좌이주점과 다른 25 개의 안면표준점과의 거리를 구하였다.
- 즉 안면상 정면에서 얻어진 3차원 영상에서 우동공점(S1)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였고, 좌동공점 (S2)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였다. 또한 안면상 측면에서 얻어진 3차원 영상에서 좌동공점과 다른 25개의 안면 표 준 점과의 거리를 구하였고, 좌이주점과 다른 25 개의 안면표준점과의 거리를 구하였다.
- 지속적인 검증실험이 있었다. 본 연구는 3차원 안면자동인식기를 사용하여 안면의 3차원 영상 복원 후 안면표준점을 인식한 후안면표준점 위치의 인식 정확도를 검증하는실험을 실시하였다.
- 분석하여 3차원 안면자동인식기가 인식한 위치 정확도를 간접적으로검증할 수 있다. 분석에 있어 안면을 상, 중, 하로 구분하여 영역별 위치 인식 정확도를 비교 . 분석하였다.
- 소프트웨어적 검증으로 3차원 안면자동인식기의 형상복원 오차검사'를 시행하였다. 이는기기로 복원한 형상과 실제 안면과의 일치도를 검증할 수 있는 검사이다.
- 안면표준점 위치 인식의 정확도를 검증하기위해 검출된 안면표준점의 위치 인식값을 계측 정확도가 높게 인정된 Laser Scanner의 측정값을 기준값으로 삼아서 비교 분석하였다. Laser Scanner는 즉정오차가 1mm 이하로 정확성이 검증된 기기로서 Laser Scanner로 측정한안면표준점의 위치를 기준값으로 지정하여 3 차원 안면자동인식기로 인식한 안면표준점의위치와 비교하여 3차원 안면자동인식기의 위치 인식 정확도를 검증하였다.
- 하드웨어적 검증중 삼각뿔의 평탄도 및 원기등의 원통도에서확인했듯이, 코 끝부위 와 얼굴외 곽선부위 의 오차가 다소 큰 것으로 밝혀졌다. 이 역시 복원일치도가 떨어지는 부위에 Land mark를 부착하는 방법과 안면의 정면과 측면을 동시에 촬영하는 방법을 사용하여 보완하였다.
- 이렇게 2가지 방식(3차원 안면자동인식기와 Laser Scanner)으로 추출된 기 준점과 그 외 안면표준점과의 직선거리가 서로 어느 정도 일치하는 지를 비교 . 분석하여 3차원 안면자동인식기가 인식한 위치 정확도를 간접적으로검증할 수 있다.
- 주줄된 특징에 때해 예즉한 변이정보를 깊이 정보로 부여하여 최종적 인 3차원 모델을 생성한다. 이후 3차원 모델의 안면 특이점을 자동으로 추적하여 유효한 특이점을 통해 안면의 변수를 계산하는 것이다. 이렇게 추출된 변수를 분석하여 각 체질별 안면의 형태학적 특징을 추출해 내려는 것이다.
- 이후 두 개의 다른 기기를 통해 얻어진 안면표준점의 인식위치를 비교하여 3차원안면자동인식기의 안면표준점 인식 정확도를검증한다. 구체적인 사항은 다음과 같다.
- 2). 좌우 입력 영상으로부터 두 영상간의 정합 정보인 변이를 예측하고, 생성하고자 하는 모델의 특징이 되는 부분을 추출한다. 주줄된 특징에 때해 예즉한 변이정보를 깊이 정보로 부여하여 최종적 인 3차원 모델을 생성한다.
- 그래서 3차원 안면 자동인식기에서 추출된 안면표준점 위치값에서 기준점을 잡아 그것을 기준으로 하여 다른 점들과의 거리를 모두 구하였다. 즉 안면상 정면에서 얻어진 3차원 영상에서 우동공점(S1)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였고, 좌동공점 (S2)과 다른 35개의 안면표준점과의 거리를 구하였다. 또한 안면상 측면에서 얻어진 3차원 영상에서 좌동공점과 다른 25개의 안면 표 준 점과의 거리를 구하였고, 좌이주점과 다른 25 개의 안면표준점과의 거리를 구하였다.
- 하드웨어 검증으로 3차원 안면자동인식기의 positioning 오차분석은 기 기가 측정점 위치 인식의 정확도를 검증할 수 있는 검사로서 X축, Y축, Z축으로 구분하여 각각의 측정값과 실재 값을 비교하여 보았다. 그 결과로 X축의 평균 오차는 0.
- 현재까지 3차원 안면자동인식기 개발에 있어서 기기를 크게 하드웨어적인 부분과 소프트웨어적인 부분으로 나누어 정확도 검증실험을 시행하였다.
대상 데이터
- 20대 남성의 얼굴을 모델로 하여 모양 및 색채에 있어 실제 안면과 거의 유사하게 제작된안면상(Fig. 1)을 대상으로 하였다. 이 안면상을반복 촬영하여 3차원 안면자동인식기의 위치인식정확도를 검사해 보았다.
- 기 준값이 되는 Laser scanner는 Vivid 700 series 를 사용하였으며, 정확도 <lmm, Resolution(x, y, z) 200 x 200 x 256 point, 측정 거리 O.6m-2.5m, 촬영 시간 0.6 seconds이다. 3D Game software 개발, 프로덕션 CG나 디자인 교육, 업체 Make-up 디자인 업체, 인체공학 등과 같이 모델이 급변하게 변하는 품목 연구업체, 박물관 등에서 많이 사용되고 있으며, 기 기 사양은 Table 2와 같으며 모양은 Fig.
데이터처리
- 분석방법으로는 Laser scanner의 측정값을 기준으로 하여 3차원 안면 자동인식기의 측정값을 비교하였다.
이론/모형
- 5, 6과 같이 Land Mark를 표시한다. Land Mark의 구체적인 위치는 3차원 안면 자동인식기 가 안면의 특징을 검출하기 위해 즉정하는 안면표준점'(Facial Definition Parameters: FDP)을 사용하였다(Fig. 7, 9).
성능/효과
- 上顏, 中顏, 下顏의 영역 구분으로 분석한 결과 정면촬영에서는 中顏부위의 오차가 0.4354 mm와 0.5601mm로 가장 작았으며, 측면촬영에서는 下顏부위의 오차가 0.1891mm와 0.4846 mm로 가장 작게 분석되었다. 검사 중 최대 오차는 안면의 정면 촬영에서 좌동공점(S2)과 좌권 골 점(5.
- 검증실험결과 안면표준점의 직선거리 사이의 오차의 평균은 안면 정면의 계측에서는 0.514~0.5949mm로 분석되었으며, 안면 측면의 계측에서는 0.5308mm~0.6529mm로 분석되었다. 이는 3차원 안면자동인식기와 Laser Scanner 로 계측한 두 데이터에 있어서 안면표준점 사이의 거리 사이에 오차가 매우 작은 것을 의미한다.
- 그리고 안면 정면 계측에서 좌동공점(S2)과다른 안면표준점과의 각각의 직선거리 오차의평균은 0.5949mm로 측정되었으며, 좌동공점 (52) 과 좌권골점(5.4) 사이의 오차는 2.0785nm 로 좌동공점(S2)을 기준으로 하였을 때 가장 큰오차를 보였다. 또한 上顏부위에서 직선거리오차의 평균은 0.
- 그리고 안면 측면 영상에서 좌 이주 점(S3)과 다른 안면표준점과의 각각의 직선거리 오차의 평균은 0.6529mm로 측정되었으며, 좌이주점 (53) 과 발제점 (L1) 사이의 오차가 1.1620mm로 좌 이주 점(S3)을 기준으로 하였을 때 가장 큰 오차를 보였다. 또한 上顏부위에서 직선거리 오차의 평균은 0.
- 정확도도 검사하였다*5. 대상안면의 회전시키며 8번의 촬영 시 7개의 Land Mark 사이 의거 리차이는 p-value가 0.999-1.000으로 통계 적으로 유의하게 거리 차이가 없었으며, 거리 차이는 모두 1mm 미만의 오차를 나타내었으며, 이는 실제 안면 인식에 있어 대상 안면의 좌우회전에 큰 관계없이 3차원 자동인식기의 위치 인식도가 높은 재현성을 보인다고 할 수 있다.
- 000). 또한 안면의 코에 대응되는 삼각뿔을 측정하였을 때 기기의평탄도는 X축을 중심으로 하여 Z축의 변화값이 1.39O3±L9935mm로 기준오차인 반복능 0.1172 mm보다 유의하게 컸다(t=6.347, P=0.000). 안면외곽선에 대응되는 원통을 측정하였을 때기기의 원통도4>는 X축을 중심으로 하여 Z축의 변화값이 3.
- 안면 정면 계측에서 우동공점(S1)과 다른 안면 표 준 점과의 각각의 직선거리 오차의 평균은 0.5140mm로 측정되었으며, 우동공점(SI)과 좌구각점(4.5) 사이의 오차는 0.9774mm로 우동공점(S1)을 기준으로 하였을 때 가장 큰 오차를보였다. 또한 上顏부위에서 직선거리 오차의평균은 0.
- 안면 측면 영상에서 좌동공점 (S2)과 다른 안면표준점과의 각각의 직선거리 오차의 평균은 0.5308mm로 측정되었으며, 좌동공점(S2)과 좌하안검열점(2.6) 사이의 오차가 1.5818mm로 좌동공점(S2)을 기준으로 하였을 때 가장 큰 오차를 보였다. 또한 上顏부위에서 직선거리 오차의 평균은 0.
- 이는기기로 복원한 형상과 실제 안면과의 일치도를 검증할 수 있는 검사이다. 하드웨어적 검증중 삼각뿔의 평탄도 및 원기등의 원통도에서확인했듯이, 코 끝부위 와 얼굴외 곽선부위 의 오차가 다소 큰 것으로 밝혀졌다. 이 역시 복원일치도가 떨어지는 부위에 Land mark를 부착하는 방법과 안면의 정면과 측면을 동시에 촬영하는 방법을 사용하여 보완하였다.
후속연구
- 그러나 현재 안면표준점을 자동으로 인식하는 단계까지는 진행되지 못한 상태로서 이는지속적으로 기기의 개발에 노력해야 할 것이며, 안면표준점을 자동으로 인식할 수 있게 된다면 위 치인식 정 확도에 대한 재 검 증이 필요할 것으로 사료된다. 또한 향후 3차원 안면자동인식기의 안정성 및 실용화를 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어적의 정확도 검증이 지속적으로 필요할 것으로 사료된다.
- 것으로 사료된다. 또한 향후 3차원 안면자동인식기의 안정성 및 실용화를 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어적의 정확도 검증이 지속적으로 필요할 것으로 사료된다.
- 체형기상(體形氣像)에 대한 객관화를 위하여 몸통의 부위별 길이나 둘레와 사상체질과의 관련성 연구가 있어왔으며, 용모사기 (容貌詞氣)에 대한 객관화를 위하여 안면의 특징과 사상체질과의 관련성 연구 및 사기(詞氣) 에 대하여 음성의 체질별 특징 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 이러한 연구는 체질진단의 객관화를 위하여 진행된 연구로서 사상의학의 객관화 및 세계화에 도움을 줄 것으로 사료된다.
- 시스템이다. 즉 본 시스템은 안면의 3차원 영상을 재현할 수 있는 시스템으로서 얼굴의 해부학적이고 형태학적인 특징점을 추출함으로써 사상체질별 안면 형태 연구 및 체질진단의 객관화에 도움을 줄 것이다.
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