초록

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본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다.
• 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴구성 요소를 추출하고, 얼굴 포함 최소 사각 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 먼저 피부색을 다단계로 분해하고 그 적중률을 계산하는 방식을 제안하여 조명의 영향을 줄일 수 있었다.
• 본 논문의 목적은 상반신 얼굴 영상으로부터 신원 확인을 위한 인식의 초기 단계로서 얼굴의 기울어짐에 강건한 얼굴 영역 및 얼굴 구성요소를 추출하는데 있다. 입력 영상은 화상 카메라나 스캐너로부터 입력된 상반신 인물사진을 사용한다.

제안 방법

• 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준 템플릿을 정의흐!. 고, 입력 영상에서 탐색 된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증을 수행하였다.
• 추출된 얼굴 포함 최소 사각형에 대하여 구해진 회전각으로 역회전하여 얼굴의 기울어짐을 보정하였다. 기울기 보정된 얼굴 영역에서 얼굴의 구조적 정보와 통계값 정보를 이용하여 구성요소의 위치룰 재보정하였다. 이것은 기울어진 영상에서 발생될 수 있는 위치 오류를 바로잡기 위해서이다.
• 기울어진 얼굴에 대하여 눈 영역을 추출하기 위하여 수평, 수직 투영 값을 우선 적용하며, 얼굴의 대칭성과 구조적 통계치를 사용하여 첫 번째 눈 후보영역을 추출한다.⑸⑹⑺ [8]
• 이때 탐색 된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영 역에 대하여 기울어짐 보정을 수행하고, 수평 수직 투영 값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준 템플릿을 정의흐!.
• 따라서 본 논문에서는 YIQ 색상 좌표계를 사용하여 영상 내 1차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 영상의 조명 밝기에 적응할 수 있도록 피부 색상정보에 대하여 다단계 영역을 각각 설정하고, 각 단계에서 검출된 피부 영역의 적중률을 조사하여 얼굴 후보영역을 결정하였다.
• 한편 한국인의 표준 얼굴 통계치와 눈동자 유효성 검증을 도입하여 눈 위치를 추출하여 얼굴의 기울기 추정 방법을 사용하였다. 마지막으로 기울기 보정에 이은 명암값 표준 얼굴 템플릿을 정합하여 얼굴 영역을 검증하는 방법을 제안하였다. 실험 결과에서 기울어진 영상에 대해서도 얼굴구성 요소와 얼굴 포함 최소 사각형을 충분히 탐색해 냄을 확인하였다.
• 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴구성 요소를 추출하고, 얼굴 포함 최소 사각 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 먼저 피부색을 다단계로 분해하고 그 적중률을 계산하는 방식을 제안하여 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 한편 한국인의 표준 얼굴 통계치와 눈동자 유효성 검증을 도입하여 눈 위치를 추출하여 얼굴의 기울기 추정 방법을 사용하였다.
• 얼굴 포함 최소 사각형의 검 중을 위하여 미리 추출된 얼굴 포함 최소 사각형들에 대한 대표 얼굴 템플릿을 먼저 구한다.
• 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부 색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소 중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적용하여 탐색하는 방법을 사용하였다.
• 따라서 본 논문에서는 YIQ 색상 좌표계를 사용하여 영상 내 1차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 영상의 조명 밝기에 적응할 수 있도록 피부 색상정보에 대하여 다단계 영역을 각각 설정하고, 각 단계에서 검출된 피부 영역의 적중률을 조사하여 얼굴 후보영역을 결정하였다. 이렇게 구한 얼굴 후보영역은 조명의 영향에 강건한 피부색 검출을 가능하게 한다.
• 그러나, 피부 색상과 유사한 배경이나 신체의 다른 부위 역시 검출될 수 있다. 이때 피부 색상 영역의 Aspect Ratio, 면적 그리고 분산을 적용하여 얼굴 후보 영역을 결정하였다. 그림 2에서 다단 계 피부색 후보 영역의 검출 결과를 보인다.
• 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부 색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다.
• 추출한 후보영역 상에 눈의 존재 여부를 확인하기 위하여 유효성 검사를 실시하고 검증이 되면 눈의 존재를 확정하고, 아니면 후보영역을 제외한 나머지 영역에서 다시 후보영역을 추출하였다.
• 먼저 피부색을 다단계로 분해하고 그 적중률을 계산하는 방식을 제안하여 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 한편 한국인의 표준 얼굴 통계치와 눈동자 유효성 검증을 도입하여 눈 위치를 추출하여 얼굴의 기울기 추정 방법을 사용하였다. 마지막으로 기울기 보정에 이은 명암값 표준 얼굴 템플릿을 정합하여 얼굴 영역을 검증하는 방법을 제안하였다.

대상 데이터

• 본 논문의 목적은 상반신 얼굴 영상으로부터 신원 확인을 위한 인식의 초기 단계로서 얼굴의 기울어짐에 강건한 얼굴 영역 및 얼굴 구성요소를 추출하는데 있다. 입력 영상은 화상 카메라나 스캐너로부터 입력된 상반신 인물사진을 사용한다. 또한 입력 영상은 기울어진 정면 얼굴을 포함하며 칼라 정지 영상이다.

이론/모형

• 컴퓨터 화면상에서 처리되는 RGB 컬러모델은 색상 정보와 명도 정보의 분리가 복잡하므로, 본 논문에서는 이 두 가지 정보를 쉽게 분리할 수 있는 YIQ 컬러 모델로 변환하여 사용하였다.

성능/효과

• 첫 번째 눈의 존재가 확정이 되면 그림3에서와 보는바와 같이 두 번째 눈의 존재를 판별한다. 두 번째 눈을 판별할시 후보영역이 더 이상 존재하지 않거나 처음 후보영역을 제외한 모든 후보영역에 대해서 눈의 존재가 없을 경우 그이 미지는 기울어지지 않는 것을 알 수 있으며 눈의 위치는 동일 선상에 존재한다고 판별하고 검출단계를 완료한다.
• 마지막으로 기울기 보정에 이은 명암값 표준 얼굴 템플릿을 정합하여 얼굴 영역을 검증하는 방법을 제안하였다. 실험 결과에서 기울어진 영상에 대해서도 얼굴구성 요소와 얼굴 포함 최소 사각형을 충분히 탐색해 냄을 확인하였다.
• 추출된 얼굴 포함 최소 사각형에 대하여 구해진 회전각으로 역회전하여 얼굴의 기울어짐을 보정하였다. 기울기 보정된 얼굴 영역에서 얼굴의 구조적 정보와 통계값 정보를 이용하여 구성요소의 위치룰 재보정하였다.

후속연구

• 그러나, 앞으로 기울기 정도에 적응할 수 있는 방법연구가 더욱 필요하다.

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