KR100651753B1 - 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및그 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명에 의한 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및 그 장치는 얼굴 영상에서 눈 밴드를 추출하는 단계; 상기 눈 밴드에서 대칭 성분을 추출하여 대칭성을 가지는 눈 후보를 검출하는 단계; 및 상기 눈 밴드 영상의 명암을 기초로 모멘트 선적분을 구한 후 상기 눈 후보의 좌표를 대입하여 상기 검출된 눈 후보를 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 입력된 얼굴 영상에서 얼굴의 구성 요소 중 눈 후보 영역을 검출하고, 대칭 성분 추출방법을 이용하여 대칭성을 가지는 요소를 추출한 후, 그 영역을 모멘트 선적분 방법에 대입, 검증함으로써 눈을 검출하는데 있어서 간단하면서 강인한 특성을 갖는 눈 검출을 가능케 하는 우수한 효과가 있다.

눈 검출, 눈 검증, 정규화, 객체 대칭영역 추출, 모멘트 프로파일

Description

객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및 그 장치{Method for detecting eye using characteristics of symmetry and moment and apparatus thereof}

도 1은 본 발명에 의한 눈 검출 방법을 도시한 흐름도이다.

도 2는 본 발명에 의한 눈 검출 방법에 있어서, 대칭 성분 추출 방법을 이용하여 눈 후보 영역을 검출하는 과정(S120)을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다.

도 3은 본 발명에 의한 대칭 성분 추출방법을 이용하여 검출된 좌우 눈 후보 영역의 일 예를 보인 도면이다.

도 4는 본 발명에 의한 눈 검출 방법에 있어서, 선적분 모멘트 프로파일을 찾고 그것으로 눈 영역을 검증하는 과정(S130)을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다.

도 5a는 본 발명에 의한 눈 검출방법에 의한 눈 밴드에서 좌측 눈 영역을 나타낸 도면이다.

도 5b 내지 도 5c는 각각 도 5a에 적용한 x,y축 2차 선적분 모멘트 프로파일을 보여주는 도면이다.

도 6은 본 발명에 의한 눈 검출 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 7은 도 6의 눈후보검출부(620)의 상세 구성 블록도이다.

도 8은 도 6의 검증부(630)의 상세 구성 블록도이다.

도 9는 본 발명에 의한 눈 검출 결과를 보여주는 도면이다.

본 발명은 입력된 얼굴 영상에서 눈을 검출하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 먼저 입력된 얼굴 영상에서 눈의 영역을 대략적으로 추출한 후 명암 정보를 이용하여 대칭 성분 추출방법으로 눈의 후보 영역들을 검출하고, 검출된 후보영역의 명암정보를 이용해서 얻어진 정규화된 모멘트 선적분 방법을 이용하여 최종적으로 검출된 후보 영역의 정확도를 빠르고 신뢰성 있게 판단하는 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

일반적으로, 보안이나 사용자 인식에 사용되는 눈 검출 기술은 크게 얼굴 검출, 눈 영역 추출, 눈 영역 검증의 세 가지 단계로 이루어진다.

눈 검출 인식 결과에 대한 성능을 높이기 위해서는 무엇보다도 첫 번째 과정인 정확한 얼굴의 검출이 선행되어야 한다. 특히, 얼굴의 전체적인 특징을 이용하는 얼굴 인식 방법에 있어서는 얼굴 영역을 얼마나 정확히 검출하는가 하는 문제가 얼굴 인식의 성능을 좌우하게 된다. 최근의 방법은 얼굴 영역을 거의 정확하게 검출하고 있으므로, 얼굴 영역에서 눈의 좌표를 얼마나 정밀하게 찾아서 얼굴의 구성요소 추출이나 얼굴의 정확한 영역을 얻는 것이 다른 문제가 되고 있다.

눈을 검출하는데 있어서 기존에는 추출된 눈을 포함한 영역에서 명암의 x축과 y축으로의 투영 프로파일을 만들어 x, y축 상으로 가장 낮은 값을 찾아 그 좌표를 눈의 좌표로 간주하는 방법, 또는 탐지된 여러 개의 눈의 쌍 후보들 중에서 탬플릿 매칭 방법 또는 얼굴의 기하학적 특성을 이용해서 두 눈의 영역을 검출하는 방법들이 있다.

그런데, x, y축으로의 투영 프로파일을 만들어 눈의 좌표를 검출하는 방법은 영상 화소의 밝기 값에 민감하다는 문제점이 있고, 머리나 눈썹이 포함되는 경우에 정밀한 눈의 좌표를 찾기 힘들다는 문제점이 있다. 그리고 템플릿 매칭 방법은 템플릿을 구하는 과정에서 사용된 데이터 베이스에 따라 표준화된 눈 템플릿이 변할 수 있고, 이진화과정을 거치면서 임계값 설정에 따라 눈 검출률이 결정된다는 문제점이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 입력된 얼굴 영상으로부터 명암정보와 대칭 성분 추출방법을 이용하여 하나 이상의 눈 후보를 찾고, 그 눈 후보에 모멘트 선적분 방법을 적용하여 최종적으로 정확한 눈 영역을 검출함으로써 눈의 잘못된 검출을 막고 보다 신뢰성 있는 실시간 눈 검출을 가능하게 하는 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명에 의한 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법은 얼굴 영상에서 눈 밴드를 추출하는 단계; 상기 눈 밴드에서 대칭 성분을 추출하여 대칭성을 가지는 눈 후보를 검출하는 단계; 및 상기 눈 밴드 영상의 명암을 기초로 모멘트 선적분을 구한 후 상기 눈 후보의 좌표를 대입하여 상기 검출된 눈 후보를 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의한 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 장치는 검증하고자 하는 사용자의 얼굴영상으로부터 눈 밴드를 추출하고 눈 밴드 명암 영상의 y축 투영 곡선을 계산한 결과로 얻어지는 곡선에서 소정의 임계값 이하의 y좌표들을 추출한 후 y축상의 상위 일정 밴드를 상기 눈 밴드로 추출한 후 출력하는 얼굴영상입력부; 상기 추출된 눈 밴드에서 대칭 성분을 추출하여 대칭성을 가지는 눈 후보를 검출하는 눈후보검출부; 및 상기 눈 후보를 입력받아 눈 영상의 명암을 기초로 얻어지는 모멘트 선적분을 기초로 검증하는 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 눈 영역 검출 방법 및 그 장치에 대하여 상세하게 설명한다. 설명의 편의와 이해의 용이함을 위하여 장치와 방법을 함께 서술하도록 한다. 도 1은 본 발명에 의한 눈 검출 방법을 도시한 흐름도이고, 도 2는 대칭 성분 추출 방법을 이용하여 눈 후보 영역을 검출하는 과정(S120)을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다. 하나의 눈은 타원형으로 대칭성을 가지고 있으므로 이의 특성을 이용하여 검출한 것이다. 그리고 도 3은 본 발명에 의한 대칭 성분 추출방법을 이용하여 검출된 각각 좌우 눈 후보 영역의 일 예를 보인 도면이며, 도 4는 선적분 모멘트 프로파일을 찾고 그것으로 눈 영역을 검증하는 과 정(S130)을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다. 또한 도 5a는 본 발명에 의한 눈 검출 방법에 있어서 눈 밴드에서 좌측 눈 영역을 나타낸 것이고, 도 5b 내지 도 5c는 각각 도 5a에 적용한 x,y축 2차 선적분 모멘트 프로파일을 보여주는 도면이다. 마지막으로 도 6은 본 발명에 의한 눈 검출 장치의 구성을 보여주는 블록도이며, 도 7은 도 6의 눈후보검출부(620)의 상세 구성 블록도이고, 도 8은 도 6의 검증부(630)의 상세 구성 블록도이다. 도 9는 본 발명에 의하여 검출된 최종 결과이다.

도 1과 도 6을 참조하면서 전체적인 설명을 하도록 한다. 먼저 얼굴 영상이 입력되면(S110), 얼굴영상입력부(610)는 상기 획득된 영상에서 대략적인 눈 밴드 영역을 추출한다. 여기서 쓰이는 방법은 명암 영상의 y축 투영 곡선을 계산하여 곡선에서 임계값 이하를 나타내는 부분의 y좌표들을 추출하여 그 영역의 얼굴 부분, 또는 전체 얼굴에서 눈이 있을 것이라고 추정되는 y축상의 상위 일정밴드를 추출한다. 눈후보검출부(620)는 추출된 영역의 대칭 성분 추출방법을 이용하여 대칭성을 갖는 눈 후보 영역을 구한다(S120). 하나의 눈은 타원형으로 대칭성을 가지고 있으므로 상기의 과정을 통해 눈 후보 영역이 구해진다.

그 다음, 검증부(630)는 추정된 눈의 영역을 두 부분으로 나누어 좌측눈이 포함된 영역과 우측눈이 포함된 영역의 영상을 구하고, 먼저 좌측눈에 대하여 모멘트 선적분 방법검증을 거친다. 다음으로 우측눈에 대해서 모멘트 선적분 방법 검증을 거친다. 여기서 모멘트 선적분 방법 검증은 얼굴 영역에서 눈 영역으로 얻어진 영상에서 명암 값을 구하고, 그 명암 값을 가로축, 세로축으로 3차이하의 선 적분 모멘트 정규화된 프로파일을 구한 후, 대칭 성분 추출방법을 이용해서 구해진 부분 을 프로파일 곡선에 대입해서 그 값을 찾는 것이다. 그다음, 모멘트 선적분 방법을 거쳐서 나온 값에 대해서 임계값을 넘는지 확인한다(S130). 상기 과정에서 하나의 임계값을 넘는 부분이 검출되지 않았다면, 다시 초기 단계(S110)로 돌아가 새로운 얼굴 영상을 획득하고, 획득된 영상에서 임계값이 넘는 부분이 검출될 때까지 반복한다.

그 다음으로, 임계값이 넘는 부분이 발생하면 눈으로 판단하여 그 결과를 출력하게 된다(S140).

도 2는 상술한 눈 영역 검출 과정에 있어서, 영상으로부터 대칭 성분 추출방법을 이용하여 눈 후보 영역을 추출하는 과정(S120)을 더 상세하게 나타낸 흐름도이고, 도 7은 눈후보검출부(620)의 상세 블록도이다.

에지계산부(710)는 눈 밴드 영상이 입력되면(S210) 각 화소당 에지의 크기와 위상을 구한다(S220). 윈도우설정부(720)는 위에서 구한 영상에서 제한된 부분(NxN 화소)의 윈도우를 만들어 그 부분에 대한 위상과 크기를 비교한다(S230). 대칭점마킹부(730)는 영상을 검색하면서 중심점에서 일정거리의 좌, 우측의 에지의 크기와 위상이 임계치 이상의 값을 가지는지 확인하고 그 화소를 마킹한다(S240). 윈도우를 눈 밴드 영상안에서 이동하면서 다시 조건을 만족하는 화소를 찾아 마킹한다. 이 과정을 윈도우가 눈 밴드의 마지막 화소에 대해 이루어질 때까지 계속한다(S250 내지 S260).

결정부(740)는 화소에 대하여 마킹된 횟수를 분석하여 화소가 임계치 이상 마킹이 되었을 경우 그 부분을 눈 후보 영역으로 결정(S270)하는데, 위의 과정은 노이즈를 제거하고, 레이블링을 하는 과정이다. 그리고 검출된 모든 부분을 눈 후보영역으로 간주하여 출력한다(S280).

상기 얼굴 영역의 검증에 사용되는 객체의 대칭 성분 추출방법과 모멘트 선적분 방법에 대하여 설명하도록 한다. 먼저 대칭 성분 추출방법은 물체의 모양에 대한 사전지식 없이 그 물체의 대칭성을 측정하는 방법이다. 이 변환에서는 각 화소의 대칭성의 크기는 다음과 같이 주변 화소쌍간의 거리, 화소쌍의 그래디언트들의 위상 및 크기로 얻어진다.

여기서,

는

를 중심으로 동일거리에 있는 주변 화소쌍

의 집합을 나타낸다. 즉,

이다.

은

점에서의 대칭성의 크기이다.

은

와

간의 거리를 가중하는 함수를 나타내고,

은

와

에서의 공간적인 그래디언트의 위상들

을 가중하는 함수를 나타낸다. 그리고

와

은 각각

와

의 공간적인 그래디언트의 크기를 나타낸다.

만약 입력영상에서 서로 대칭성이 있는 화소가 존재한다면 상기의 수학식 1 을 이용하여 검출할 수 있다. 즉, 하나의 눈은 타원형으로 대칭성을 가지고 있으므로 위의 수학식 1을 이용하여 검출할 수 있게 된다.

도 3은 이러한 과정을 통해 검출된 눈 후보 영역의 일 예를 보인 것으로서, 도 3a는 입력된 얼굴영상, 도 3b는 눈 밴드 영상, 도 3c는 대칭 성분 추출방법을 거쳐서 각각 좌우측 눈에 대한 대칭성이 있는 부분을 나타낸 영상이다. 흰색 부분의 영역이 대칭성을 가지는 부분의 영역이다.

도 4는 본 발명에 의한 눈 검출 방법에 있어서, 선적분 모멘트 프로파일을 찾고 그것으로 눈 영역을 검증하는 과정(S130)을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이고, 도 8은 도 6의 검증부(630)의 상세 구성 블록도이다.

분리부(810)는 앞서 입력된 눈 밴드 영상(310)에 대해, 가로 방향으로 두 부분으로 나누어 좌측 영상을 눈이 포함된 영상이라고 생각하고, 우측영상을 우측눈이 포함된 영상이라고 간주한다(S410). 프로파일생성부(820)는 하나의 눈이 포함된 영상에 대해서 x축과 y축 방향으로 명암의 선적분값을 나타내는 프로파일을 구한다(S420). 즉, 영상의 3차 이하의 선적분 모멘트를 구한다. 여기에서 2차 모멘트 프로파일은 눈동자 부분에 대해서 가장 높은 값을 가지고, 눈썹 부분에 대해서 상대적으로 낮은 값을 가지기 때문에 눈썹과 눈을 구분하는 효과가 있다. 그 후 상기에서 구한 모멘트 프로파일을 정규화한다(S430). 정규화하는 이유는 들어오는 전체적인 영상의 밝기 값이 변화더라도 강인한 결과를 가지기 위해서이다. 선적분 모멘트 프로파일 곡선이 구해졌으면, 미리 실험을 통해서 얻어진 임계값을 적용한다. 다음으로, 눈검증부(830)는 대칭 성분 추출방법으로 찾은 화소의 좌표를 선적분 모 멘트 프로파일 곡선에 대입하여 모멘트 프로파일에서 정의된 임계치를 넘는지 확인한다. 만약 임계치를 넘는다면 눈이라고 판단한다(S440).

위의 선적분 모멘트는 다음의 수학식 2와 같이 구한다.

여기서,

는 점

에서의 화소의 밝기값을 나타내고,

와

는 각각 x축과 y축의 0차의 선적분 모멘트 프로파일을 나타낸다.

는 그 화소의 확률분포이고

는 0차 이상의 모멘트 프로파일이다. 눈 영역에 대해서 수학식 2의 프로파일을 보면 눈 부분이 특히 두드러지게 최고값을 가짐을 알 수 있다. 이러한 특성을 이용해서 먼저 프로파일을 정규화하고, 적당한 임계치 값을 설정하면, 눈 후보영역이 검출되었을 때 수학식 2를 이용하여 눈임을 검증할 수 있다.

도 5b 내지 도 5c는 이러한 과정을 통해 구해진 2차의 선적분 모멘트의 프로파일을 보인 예이다. 도 5a는 입력된 눈을 포함한 영역이고, 도 5b 내지 도 5c는 각각 2차의 선적분 모멘트를 계산한 프로파일을 나타낸 그림이다. 그림에서 점선으로 포함된 부분은 임계값을 나타내고, 임계값으로부터 x축과 y축의 눈의 좌표의 위치를 추정할 수 있다. 즉, 대칭 성분 추출방법으로 구한 영역의 x, y좌표를 상기에서 구한 프로파일에 대입해서 각각의 프로파일의 임계값을 넘는다면 그 좌표를 눈의 정확한 위치라고 결정한다.

본 발명에 의한 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이타 저장장치등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를들면 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다. 또한 본 발명에 의한 폰트 롬 데이터구조도 컴퓨터로 읽을 수 있는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이타 저장장치등과 같은 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다.

이상과 같이 본 발명은 양호한 실시예에 근거하여 설명하였지만, 이러한 실 시예는 이 발명을 제한하려는 것이 아니라 예시하려는 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야의 숙련자라면 이 발명의 기술사상을 벗어남이 없이 위 실시예에 대한 다양한 변화나 변경 또는 조절이 가능함이 자명할 것이다. 그러므로, 이 발명의 보호범위는 첨부된 청구범위에 의해서만 한정될 것이며, 위와 같은 변화예나 변경예 또는 조절예를 모두 포함하는 것으로 해석되어야 할 것이다.

이상에서 상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 객체의 대칭 특성 및 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및 그 장치는 입력된 얼굴 영상에서 얼굴의 구성 요소 중 눈 후보 영역을 검출하고, 대칭 성분 추출방법을 이용하여 대칭성을 가지는 요소를 추출한 후, 그 영역을 모멘트 선적분 방법에 대입, 검증함으로써 눈을 검출하는데 있어서 간단하면서 강인한 특성을 갖는 눈 검출을 가능케 하는 우수한 효과가 있다.

또한, 본 발명은 얼굴 눈 검출의 처리속도 및 신뢰성을 향상시킴으로써 실시간 눈 영역 검출을 가능케 하는 우수한 효과가 있다.

Claims (8)

1. (a) 얼굴 영상에서 눈 밴드를 추출하는 단계;

   (b) 상기 눈 밴드에서 대칭 성분을 추출하여 대칭성을 가지는 눈 후보를 검출하는 단계; 및

   (c) 상기 눈 밴드 영상의 명암을 기초로 모멘트 선적분을 구한 후 상기 눈 후보의 좌표를 대입하여 상기 검출된 눈 후보를 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 (a)단계는

   (a1) 명암영상의 y축 투영 곡선을 계산한 결과로 얻어지는 곡선에서 소정의 임계값 이하의 y좌표들을 추출하는 단계; 및

   (a2) 상기 y좌표들을 기초로 y축상의 일정 밴드를 상기 눈 밴드로 추출하거나 y축상에서 눈의 위치로 예상되는 상위 일정 밴드를 상기 눈 밴드로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 (b)단계는

   (b1) 상기 눈 밴드 영상의 각 화소의 에지의 크기와 위상을 계산하는 단계;

   (b2) 상기 눈 밴드 영상에 속하는 소정 크기의 윈도우를 설정한 후 상기 윈 도우내의 각 화소간 에지의 크기와 위상을 비교하여 대칭점을 마킹하는 단계; 및

   (b3) 상기 각 화소별로 마킹된 횟수를 계산하여 소정의 임계치를 초과하면 마킹된 부분을 눈 후보 영역으로 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 (c)단계는

   (c1) 상기 눈 밴드 영상을 세로축으로 균등하게 2등분하는 단계;

   (c2) 상기 분리된 영상에 대하여 x축과 y축 방향으로 각각 명암의 선적분값을 나타내는 모멘트 프로파일을 구하는 단계; 및

   (c3) 화소 좌표를 상기 모멘트 프로파일에 대입하여 소정의 임계치를 초과하면 눈이라고 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 (c2)단계는

   상기 모멘트 프로파일을 정규화하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법.
6. 검증하고자 하는 사용자의 얼굴영상으로부터 눈 밴드를 추출하고 눈 밴드 명암 영상의 y축 투영 곡선을 계산한 결과로 얻어지는 곡선에서 소정의 임계값 이하의 y좌표들을 추출한 후 y축상의 상위 일정 밴드를 상기 눈 밴드로 추출한 후 출력 하는 얼굴영상입력부;

   상기 추출된 눈 밴드에서 대칭 성분을 추출하여 대칭성을 가지는 눈 후보를 검출하는 눈후보검출부; 및

   상기 눈 후보를 입력받아 눈 영상의 명암을 기초로 얻어지는 모멘트 선적분을 기초로 검증하는 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 장치.
7. 제6항에 있어서, 상기 눈후보검출부는

   상기 눈 밴드 영상의 각 화소의 에지의 크기와 위상을 계산하는 에지계산부;

   상기 눈 밴드 영상에 속하는 소정 크기의 윈도우를 설정하는 윈도우설정부;

   상기 윈도우내의 각 화소간 에지의 크기와 위상을 비교하여 대칭점을 마킹하는 대칭점마킹부; 및

   상기 각 화소별로 마킹된 횟수를 계산하여 소정의 임계치를 초과하면 상기 마킹된 부분을 눈 후보 영역으로 선택하는 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 장치.
8. 제6항에 있어서, 상기 검증부는

   상기 눈 밴드 영상을 세로축으로 균등하게 2등분하는 분리부;

   상기 분리된 영상에 대하여 x축과 y축 방향으로 각각 명암의 선적분값을 나타내는 모멘트 프로파일을 구하는 프로파일생성부; 및

   화소 좌표를 상기 모멘트 프로파일에 대입하여 소정의 임계치를 초과하면 눈이라고 판단하는 눈검증부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 장치.

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