[논문]얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정 인식

우효정; 이슬기; 김동우; 송영준; 안재형

얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정 인식
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우효정 (충북대학교) , 이슬기 (충북대학교) , 김동우 (충북대학교) , 송영준 (오송첨단의료산업진흥재단) , 안재형 (충북대학교)

이 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용한 표정인식 시스템을 제안한다. 먼저 얼굴 인식 시스템으로 Haar-like feature의 특징 마스크를 이용한 방법을 적용하였다 인식된 얼굴은 눈을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리한다. 그래서 얼굴 요소 추출에 용이하게 된다. 얼굴 요소 추출은 PCA를 통한 고유 얼굴의 고유 눈과 고유 입의 템플릿 매칭으로 추출하였다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징을 통하여 표정을 인식한다. 눈과 입의 특징 값은 실험을 통하여 정한 각 표정별 임계 값과 비교하여 표정이 인식된다. 본 논문은 기존의 논문에서 거의 사용하지 않는 눈동자의 비율을 적용하여 기존의 표정인식 알고리즘보다 인식률을 높이는 방향으로 제안되었다. 실험결과 기존의 논문보다 인식률이 개선됨을 확인 할 수 있었다.

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문제 정의

본 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용하여 얼굴 표정을 인식하는 것을 제안하였다. 본 논문의 성능을 알아보는 실험을 진행한 결과 눈 영역의 특징만 분석하여 표정을 인식하는 알고리즘보다 입 영역의 특징만 분석하여 표정을 인식하는 알고리즘이 더 정확하게 나왔다.

제안 방법

전체 알고리즘은 영상을 입력하면 전체 영상에서 얼굴 영상만 획득하고 획득된 얼굴 영상에서 얼굴의 상위부분 하위부분으로 얼굴 영역을 분리한다. 또 분리된 각각의 영상에서 얼굴 요소인 눈, 입 각 요소의 특징을 추출한 후 그 특징을 분석하여 표정을 인식한다.
얼굴 표정 특징 추출 방법은 템플릿 기반 방법과 특징 기반 방법으로 분류된다. 본 논문의 얼굴 표정 인식 방법은 주성분 분석과 템플릿 매칭으로 얼굴의 요소를 추출한다. 그 후 각 요소의 특징점을 추출하는 방법이 제안되었다.

이론/모형

얼굴 영상은 얼굴표정을 추출하기 위한 첫 번째 과정으로 Haar-like feature를 적용하여 구한다. 얼굴 영역 분리는 추출된 얼굴 영상에서 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위부분으로 나누는 것이다.

성능/효과

본 논문의 성능을 알아보는 실험을 진행한 결과 눈 영역의 특징만 분석하여 표정을 인식하는 알고리즘보다 입 영역의 특징만 분석하여 표정을 인식하는 알고리즘이 더 정확하게 나왔다. 또 눈 영역의 특징과 입 영역의 특징을 가중치를 주어서 분석하는 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이와 같은 결과가 나온 이유는 얼굴 요소의 특징을 분석할 때 입영역에서의 특징이 더 많았기 때문이다.
본 논문은 얼굴의 기하학적 특징을 이용하여 얼굴 표정을 인식하는 것을 제안하였다. 본 논문의 성능을 알아보는 실험을 진행한 결과 눈 영역의 특징만 분석하여 표정을 인식하는 알고리즘보다 입 영역의 특징만 분석하여 표정을 인식하는 알고리즘이 더 정확하게 나왔다. 또 눈 영역의 특징과 입 영역의 특징을 가중치를 주어서 분석하는 방법이 가장 좋은 결과를 보였다.

후속연구

얼굴 표정인식의 성능을 향상시키기 위해서는 얼굴의 특징을 얼굴 요소인 눈과 입에 국한하지 않고 눈썹, 턱 등 다양한 특징에서 추출하여야 한다. 또 얼굴 요소의 기하학적 특징도 지금보다 많이 추출하면 본 논문의 성능을 향상시킬 수 있을 것이다.
이러한 비언어적 요소 중 영상처리 분야에서 오래도록 연구되어온 분야는 얼굴 표정 인식과 행동 분석이 있다. 얼굴 표정 인식 시스템을 구현하기 위해선 강인한 얼굴 검출과 추적 시스템 연구가 선행되어야 하며 사람의 감정에 대한 얼굴 표정 연구도 선행되어야 한다.[1]

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