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제안 방법
- 각 얼굴후소영역들을 다원근사하여 얻은 타원의 장축 및 단축의 방향과 크기를 이용하여 영상에 대응할 얼굴 패턴의 크기와 방향을 결정한다. 이때, 패턴매칭은 normalised correlation coefficiente- 이용하여 수행된다
- 역할을 한다. 도우미로봇의 얼굴 추적 시스템에서는 팬-틸트 장치를 이용하여 머리의 움직임의 범위가 큰 경우에도 카메라를 움직여서, 효과적으로 사람의 얼굴 올 추적할 수 있도록 하였다. 얼굴추적 알고리즘은 그림 7과 같다.
- 기능에 의해서 이동하게 된다. 로봇에 장착되어 있는 적외선 센서와 초음파 센서를 이용하여 장애물을 회피하고 CCD카메라를 이용하여 사용자를 추적한다.
- 이를 위해 한 개의 CCD 카메라와 다수의 초음파 센서, 적외선 센서가 사용되어 음원 위치 추정, 얼굴 추적, 자율 이동, 장애물 회피가 가능하다. 본 논문에서는 개발된 도우미 로봇의 기능과 시스템 구성, 그리고 세부 기능을 다룬다.
- 그러나 이러한 방법은 패턴의 개수를 정하기 어려운 문제가 있으며, 패턴매칭의 횟수를 늘림으로써 얼굴검출의 실시간처리에 큰 부담이 된다. 본 연구에서는 각 얼굴 후보영역을 타원근사를 한 후, 타원의 단축의 길이를 사용하여 패턴의 크기를 정하였다. 이로 인해 실시간 얼굴 검출이 가능하였다.
- 영상에서 피부색과 같은 특정색상을 추출한다 본 시스템에서는 HSI 색상공간에서 사람의 피부색을 감지한다
- 이러한 지능형 맨-머신 인터페이스로는 주변의 소리를 인식하여 음원의 발원지의 방향을 알아내는 음원 위치 추정 방법 (sound localization)과 사람의 얼굴을 추적할 수 있는 얼굴 추적 시스템(face tracking system)0] 있다. 음원 위치 추정 방법은 카메라의 시야각이 좁아서 카메라에 얼굴이 없는 경우에는 추적할 수 없는 단점을 극복하기 위해 함께 사용되었다.
- 또한 사용자의 편의를 위해 인간 친화형으로 설계되었고 지능형 인간-로봇 인터페이스를 지원한다. 이를 위해 한 개의 CCD 카메라와 다수의 초음파 센서, 적외선 센서가 사용되어 음원 위치 추정, 얼굴 추적, 자율 이동, 장애물 회피가 가능하다. 본 논문에서는 개발된 도우미 로봇의 기능과 시스템 구성, 그리고 세부 기능을 다룬다.
- 얼굴 이미지들의 일부이다. 이미지들의 평균 영상 올 취하여 얼굴 패턴 모델을 획득하였다.
대상 데이터
- 개발된 도우미로봇은 아직 초기 단계의 간호 로봇으로 간호 기능을 다양하게 햘 수는 없지만 서비스 로봇으로서의 편리한 인간-로봇 상호작용이 가능하고 다양한 부가 기농율 제공하는 언간친화형 로봇이다.
- 본 논문에서 소개하고자 하는 도우미 로봇은 노약자를 위한 간호 로봇으로 특히 혼자서 이동이 어려운 노약자를 대상으로 하고 있다. 도우미 로봇은 노약자가 로봇에 의지해서 이동할 수 있도록 하는 보행 보조 기능이 주목적이고 그 외에도 다양한 엔터테인먼트 기능을 제공한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.