선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 모델을 이용하여 입력되는 영상에서 얼굴의 3차원 방향을 탐지하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 사용자의 눈에 능동적 적외선을 조사하여 밝은 동공 효과를 얻어 동공을 검출하고 Kalman 필터에 의해 동공을 실시간으로 추적한다.
- 동공의 기하학적 특성에 기초한 얼굴 방향 식별을 위하여 본 논문에서는 Hutchinson[5]의 연구 내용에 따라, 영상 획득을 위하여 880nm 파장의 적외선 LED를 두 개의 고리모양으로 구성한 적외선 조명기를 제작하여 40nm 파장에서 32mW의 파워로 적외선을 조사하였다. 이 적외선 광원은 밝은 동공 영상과 어두운 동공 영상을 생성하였는데, 밝은 동공 영상은 안쪽 고리의 적외선 LED들이 켜졌을 때 생성되었으며, 어두운 영상은 바깥쪽 고리의 적외선 LED들이 켜졌을 때 생성되었다.
- 본 논문에서는 3차원 얼굴 방향과 동공 크기, 동공 간 거리 및 동공 모양과 같은 동공 특성 사이에 직접적인 상관관계가 있음을 보여주고자 하였다. 그림5는 다른 여러 가지 머리 방향에서의 동공 측정치를 보여준다.
- 위의 관찰에 기초하여, 본 논문에서는 얼굴 방향과 동공 매개변수들 사이의 관계를 이용하여 얼굴 방향 분류 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 동공 특징 공간(Pupil Feature Space: PFS)을 구축하였다. 동공특징공간은 7가지 동공 특징들, 즉 동공 간 거리, 좌우 동공 사이의 거리, 좌우 동공의 명암, 좌우 동공의 타원비율 등을 이용하였다.
- 본 논문에서는 능동적 적외선 조명 하에서의 동공의 기하학적 특성에 기초한 3차원 얼굴 방향 분류 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 사용자의 눈에 능동적 적외선을 조사하여 밝은 동공 효과를 얻어 동공을 검출하고 Kalman 필터에 의해 동공을 실시간으로 추적하여, 동공의 크기, 동공 간 거리 및 동공 모양과 같은 동공의 기하학적 특징과 3차원 얼굴 방향과의 관계를 나타내는 고유한 특징 공간을 구축하여, 3차원 얼굴 방향 분류를 분류하는데 사용하였다.
가설 설정
- ■ 두 동공의 평균 명암 비율은 얼굴이 좌우 또는 상하로 회전하는 동안 1보다 커지거나 1보다 작아진다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.