KR20060054540A - 얼굴 인식 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
Description
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- 입력 영상에서 추출된 얼굴 영역에서 소정 개수의 특징점을 추출하는 얼굴 로컬라이저;상기 추출된 얼굴의 특징점들 각각에 대해 복수의 방향성과 복수의 주파수를 갖는 가버 필터들의 집합을 적용시켜 반응값을 구하고, 상기 구한 반응값들로 이루어진 1차원 벡터를 생성하는 가버 필터부;상기 생성된 1차원 벡터가 학습 영상에 관한 값인 경우에 상기 1차원 벡터들을 저장하는 학습 데이터 저장부; 및상기 저장된 1차원 벡터들을 이용하여 이진 판별 기준을 생성하고, 상기 생성된 1차원 벡터가 인식 대상 영상에 대한 값인 경우에는 상기 생성된 1차원 벡터를 상기 이진 판별기준에 적용하여 동일인 여부를 판별하는 이진 분류기를 포함하는, 얼굴 인식 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 얼굴 로컬라이저는입력 영상으로부터 얼굴 내의 특정 구성 요소를 검출하는 얼굴 감지부;상기 검출된 얼굴 내의 특정 구성 요소의 위치에 근거하여 그 위치와 일정비를 유지하도록 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 영역 추출부; 및상기 추출된 얼굴 영역에서 가버 필터를 적용할 소정 개수의 특징점들을 추출하는 특징점 추출부를 포함하는, 얼굴 인식 장치.
- 제2항에 있어서, 상기 얼굴 로컬라이저는상기 추출된 얼굴 영역과 이후에 적용될 가버 필터가 서로간에 일정비를 갖도록 상기 얼굴 영역과 상기 가버 필터 중 적어도 하나의 크기를 변환시키는 얼굴 크기 변환부; 및상기 변환된 얼굴 영역에 대해 히스토그램 평활화 과정을 거쳐 조명의 영향을 감소시킨 결과를 상기 특징점 추출부에 제공하는 영상 전처리부를 더 포함하는, 얼굴 인식 장치.
- 제2항에 있어서, 상기 특정 구성 요소의 위치는 상기 얼굴 내 두 눈의 위치인 것을 특징으로 하는, 얼굴 인식 장치.
- 제2항에 있어서, 상기 특징점은서로 다른 입력 얼굴 영상간에 대한 가버 필터의 적용 결과의 차이가 크게 되는 얼굴 영역 상의 점들로 선택되는, 얼굴 인식 장치.
- 제1항에 있어서,상기 복수의 방향성은 8개이고, 상기 복수의 주파수는 5개인 것을 특징으로 하는, 얼굴 인식 장치.
- 제1항에 있어서, 학습 데이터 저장부는상기 1차원 벡터를 저장할 때, 상기 1차원 벡터 및 그 벡터의 목표 출력 값을 함께 저장하는 것을 특징으로 하는, 얼굴 인식 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 이진 분류기는SVM(Supported Vector Machines)인 것을 특징으로 하는, 얼굴 인식 장치.
- 제8항에 있어서, 상기 이진 분류기는상기 저장된 1차원 벡터들을 이용하여 구성되는 임의의 하이퍼 평면 중에서 하이퍼 평면과 가장 가까운 데이터 포인트와의 거리를 최대로 하는 최적 하이퍼평면을 구하는 학습부; 및상기 생성된 1차원 벡터를 상기 구한 최적 하이퍼평면을 구성하는 식에 대입한 결과 값이 소정의 임계치를 넘는가를 기준으로 동일인 여부를 판별하는 판별부를 포함하는, 얼굴 인식 장치.
- 제9항에 있어서,상기 저장된 1차원 벡터들이 선형 분리가 되지 않는 비선형 데이터인 경우에, 상기 학습부는커널 함수(kernel function)를 이용하여 공간 변환을 수행함으로써 최적 하이퍼평면을 구하는 것을 특징으로 하는, 얼굴 인식 장치.
- (a) 입력 영상에서 추출된 얼굴 영역에서 소정 개수의 특징점을 추출하는 단계;(b) 상기 추출된 얼굴의 특징점들 각각에 대해 복수의 방향성과 복수의 주파수를 갖는 가버 필터들의 집합을 적용시켜 반응값을 구하는 단계;(c) 상기 구한 반응값들로 이루어진 1차원 벡터를 생성하는 단계;(d) 상기 생성된 1차원 벡터가 학습 영상에 관한 값인 경우에 상기 1차원 벡터들을 저장하는 단계;(e) 상기 저장된 1차원 벡터들을 이용하여 이진 판별 기준을 생성하는 단계; 및(f) 상기 생성된 1차원 벡터가 인식 대상 영상에 대한 값인 경우에는 상기 생성된 1차원 벡터를 상기 이진 판별기준에 적용하여 동일인 여부를 판별하는 단계를 포함하는, 얼굴 인식 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a-1) 입력 영상으로부터 얼굴 내의 특정 구성 요소를 검출하는 단계;(a-2) 상기 검출된 얼굴 내의 특정 구성 요소의 위치에 근거하여 그 위치와 일정비를 유지하도록 얼굴 영역을 추출하는 단계; 및(a-3) 상기 추출된 얼굴 영역에서 가버 필터를 적용할 소정 개수의 특징점들을 추출하는 단계를 포함하는, 얼굴 인식 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 특징점은실험을 통하여 얼굴 영역에서 가버 필터에 민감하게 반응한 부분을 위주로 선택되는, 얼굴 인식 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 (d) 단계는상기 1차원 벡터에 해당하는 목표 출력 값을 함께 저장하는 단계를 포함하는, 얼굴 인식 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 (e) 단계는상기 저장된 1차원 벡터들을 이용하여 최적 하이퍼평면을 구하는 단계를 포함하는, 얼굴 인식 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 (f) 단계는상기 생성된 1차원 벡터가 인식 대상 영상에 대한 값인 경우에는 상기 생성된 1차원 벡터를 상기 구한 최적 하이퍼평면을 구성하는 식에 대입하는 단계; 및상기 대입한 결과 값이 소정의 임계치를 넘는가를 기준으로 동일인 여부를 판별하는 단계를 포함하는, 얼굴 인식 방법.
- 제16항에 있어서,상기 저장된 1차원 벡터들이 선형 분리가 되지 않는 비선형 데이터인 경우에, 상기 (e) 단계는,커널 함수(kernel function)를 이용하여 공간 변환을 수행함으로써 최적 하이퍼평면을 구하는 단계를 포함하는, 얼굴 인식 방법.
- 제11항에 기재된 방법을 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램으로 기록한 기록 매체.
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