초록 ▼

연구의 목적 및 내용
얼굴인식과 얼굴표정인식에서 좋은 성능을 보여주고 있는 LBP(Local Binary Pattern)의 단점을 보완하여 보다 정확한 표정인식을 가능하게 하는 새로운 에지기반 지역 미세패턴인 LDP(Local Directional Pattern)를 개발한다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 1)얼굴영상분석을 위해서 에지정보를 기반으로 하는 지역적인 미세패턴 표현방법 개발, 2)얼굴표정인식을 위해서 개발된 지역미세패턴 효과적으로 이용할 수 있는 얼굴특징 표현방법 개발, 3)지역적 에지 패턴과 컬러정

연구의 목적 및 내용
얼굴인식과 얼굴표정인식에서 좋은 성능을 보여주고 있는 LBP(Local Binary Pattern)의 단점을 보완하여 보다 정확한 표정인식을 가능하게 하는 새로운 에지기반 지역 미세패턴인 LDP(Local Directional Pattern)를 개발한다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 1)얼굴영상분석을 위해서 에지정보를 기반으로 하는 지역적인 미세패턴 표현방법 개발, 2)얼굴표정인식을 위해서 개발된 지역미세패턴 효과적으로 이용할 수 있는 얼굴특징 표현방법 개발, 3)지역적 에지 패턴과 컬러정보를 포함하는 CLDP(Color LDP)표현방법 연구, 4)지역적인 에지 패턴과 움직임 정보를 포함하는 TLDP(Temporal LDP)의 개발 및 표정인식에 적용방법 개발, 5) 체계적인 얼굴 및 표정인식 알고리즘 개발과 평가를 위한 환경구축
연구결과
● 각 화소가 이웃화소들과 이루는 에지패턴을 8비트의 코드로 표현하기 위한 다양한 LDP를 개발하고 얼굴인식 측면에서 분석함. 그 결과 기존방법에 비해서 4.5% 향상된 인식결과를 얻었고 이를 바탕으로 JCR 2010기준 상위 20% 학술지 1편을 포함하는 SCI 2편(Google 기준 91회 인용됨)과 국제학술대회 3편의 논문을 게재함.
● 에지패턴을 6비트 코드(LDN: Local Directional Number)로 표현하고 크기가 다른 에지마스크를 함께 사용하는 Multi-level LDP를 개발함. 그 결과 JCR2012기준 상위 10%저널 1편(Google 기준 14회 인용)을 포함한 SCI 2편 국제학술회 3편을 게재함.
● 에지패턴과 컬러정보를 함께 포함하는 CLDP를 개발하여 3건(국내 2, 국제1)을 출원
● 표정인식을 위한 새로운 TLDP를 개발. JCR2012 10%저널에 Minor 수정으로 승인됨
● 불확실한 정보를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 Dempster-Shafer Theory of Evidence(DST)를 기반으로 하는 새로운 인식방법을 연구하여 얼굴표정인식과 얼굴영역검출에 적용함. SCI 2편, 국제학술대회 2편을 게재함. 그중 JCR2012기준 상위 30%에 속한 1편은 2012년 해당 저널에서 선정한 top 25(11위)에 포함됨.
● 얼굴표정인식 시스템의 체계적인 개발과 평가 그리고 공유를 위하여 표준화된 환경을 구축함. 관련된 특허 1건을 출원했고 2014년 중으로 오픈소스로 공개할 예정임
연구결과의 활용계획
● 표정의 에지패턴과 동적인 패턴을 포함하는 TLDP를 이용하여 보다 자연스러운 얼굴 표정인식 시스템을 구축하고 이를 바탕으로 핸드폰 카메라를 이용한 아기들의 감정상태 인식 앱 개발
● 개발된 CLDP를 얼굴인식, 성별인식, 나이인식에 적용하고 이를 바탕으로 백화점과 같은 객장의 고객의 성향분석 시스템과 TV 시청률 조사 시스템을 개발
● LDP를 이용하여 얼굴의 주요 기하학적 특징을 검출하는 방법을 개발하고 이를 이용하여 외형특징 기반 방법의 단점을 보완할 수 있는 표정인식 기술 개발
● CLDP를 활용하여 가변적인 환경에서 보다 안정적으로 이동물체를 검출할 수 있는 배경영상 모델링 방법을 개발함으로써 지능형 CCTV 분야에 새로운 전기를 마련.

Abstract ▼

Purpose&contents
Develop a new local edge pattern named as LDP(Local Directional Pattern) to overcome some limitation of LBP(Local Binary Pattern) for the face recognition and facial expression recognition. The research effort includes 1) the representation of local micro-edge pattern for facial

Purpose&contents
Develop a new local edge pattern named as LDP(Local Directional Pattern) to overcome some limitation of LBP(Local Binary Pattern) for the face recognition and facial expression recognition. The research effort includes 1) the representation of local micro-edge pattern for facial expression recognition, 2) the representation of the feature vector for facial expression recognition for the local edge pattern, 3) the representation of CLDP(Color LDP) including the local edge pattern and color information at each edge pixel, 4) the representation of TLDP(Temporal LDP)
including the local edge pattern and temporal information and its application for facial expression recognition, 5)the development of the standard frame work supporting systematic development and testing of the facial expression recognition system.
Result
● Developed various 8 bit LDP codes representing the local edge patterns for facial expression recognition and achieve about 4.5% improvement over existing methods. Published 2 SCI&SCIE papers(91 Google citations, 1 JCR2010 top 10% journal) and 3 international conference papers.
● Developed the LDN(Local Directional Number) representing the local edge pattern with 6 bits and the multi-level LDP using various size of edge masks. Published 2 SCI&SCIE papers(14 Google citations, 1 JCR2012 top 10% journal) and 3 international conference papers.
● Developed the CLDP for facial expression recognition and texture recognition and submitted 3 patents(1 domestic and 1 international).
● Developed the TLDP to represent the dynamic characteristics of facial expressions and submitted several research papers(one is accepted to JCR2012 top 10%journal with minor revision).
● Developed the Dempster-Shafer Theory of Evidence based classification method to handle uncertainties in facial expression data for the better classification rate.
Published 2 SCI&SCIE papers and 2 international conference papers.
● Developed the standard software framework to support systematic development, testing, and distribution of facial expression analysis algorithms.
Expected Contribution
● The TLDP will enhance the performance of the facial expression recognition for more natural facial expressions by effectively representing the dynamic changes in facial expression. It makes it possible to develop practical applications such as the mobile phone based emotional state recognition systems for babies.
● The LDP and CLDP will contribute to developing the automatic consumer propensity analysis systems and the automatic programing rating system.
● The CLDP will contribute to developing a new background modeling method which leads to more accurate moving object detection for the intelligent CCTV systems in the various working conditions.

목차 Contents

• 핵심연구사업 최종보고서(평가용) ... 1
• 목 차 ... 3
• 연구계획 요약문 ... 4
• 연구결과 요약문 ... 5
• 한글요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 연구내용 및 결과 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 11
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 71
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 73
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 74
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 75
• 8. 참고문헌 ... 76
• 9. 연구성과 ... 81
• 10. 기타사항 ... 90
• 끝페이지 ... 102