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(a) 얼굴 영상에서 각 화소의 에지 크기 및 위상을 기초로 대칭성을 갖는 얼굴 영역을 추출하는 단계;(b) 상기 추출된 얼굴 영역의 명암 정보를 바탕으로 눈 후보점을 검출하는 단계; 및(c) 샘플 영상에 대해 미리 학습한 결과를 이용하여 입력 영상의 눈 여부를 판단하는 분류기에 의하여 상기 각 눈 후보점 주위의 영역을 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a1) 상기 얼굴 영상의 각 화소의 에지 크기와 위상을 계산하는 단계;(a2) 상기 얼굴 영상에 속하는 소정 크기의 윈도우를 설정하고 상기 윈도우 내의 중심 화소에 대해 계산된 각 화소의 에지 크기와 위상을 임계값과 비교하여 임계값보다 큰 화소를 대칭점으로 마킹하는 단계; 및(a3) 상기 대칭점이 마킹된 얼굴 영상으로부터 획득된 대칭성 필터를 상기 얼굴 영상에 적용하여 대칭성을 갖는 얼굴 영역을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제2항에 있어서, 상기 (a1) 단계에 앞서(a4) 상기 얼굴 영상에서 조명 효과를 제거하는 단계;를 더 포함하며, 상기 조명 효과가 제거된 영상에 대해 상기 (a1) 내지 (a3) 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 (a3) 단계는상기 마킹된 얼굴 영상에 대해 가우시안 필터링을 행하여 대칭성 필터를 획득하는 단계;상기 대칭성 필터와 상기 얼굴 영상의 각 화소를 1 대 1로 대응시키는 대칭성 필터링을 수행하는 단계; 및상기 대칭성 필터링된 얼굴 영상에 가우시안 필터링을 행하여 고주파 성분을 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는(b1) 상기 추출된 얼굴 영상을 분할하여 좌우 눈 밴드를 추출하는 단계; 및(b2) 상기 각 눈 밴드에서 낮은 밝기 값을 갖는 화소를 눈 후보점으로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제5항에 있어서, 상기 (b2) 단계는상기 눈 밴드에 임의의 샘플점을 삽입하는 단계; 및상기 눈 밴드 내에서 낮은 밝기 값을 갖는 화소로 수렴하는 상기 샘플점의 궤적을 추적하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는(c1) 상기 각 눈 후보점을 중심으로 하는 일정 영역을 추출하는 단계;(c2) 눈 영상 샘플과 비눈 영상 샘플을 미리 학습하여 획득한 눈 특징 정보를 구비한 분류기에 상기 각 눈 후보점 영역을 대입하여 값을 구하는 단계; 및(c3) 상기 각 눈 후보점 영역의 값 중 최대값을 갖는 눈 후보점 영역을 눈으로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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제7항에 있어서, (c4) 상기 (b) 단계에서 출력된 눈 후보점이 검출된 얼굴 영상의 크기를 변화시켜 상기 (c1) 내지 (c3) 단계를 반복하여 눈 후보점을 검증하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법
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얼굴 영상에서 각 화소의 에지 크기 및 위상을 기초로 대칭성을 갖는 얼굴 영역을 추출하는 영상 처리부;상기 추출된 얼굴 영역의 명암 정보를 바탕으로 눈 후보점을 검출하는 눈 후보 검출부; 및샘플 영상에 대해 미리 학습한 결과를 이용하여 입력 영상의 눈 여부를 판단하는 분류기에 의하여 상기 각 눈 후보점 주위의 영역을 검증하는 눈 후보 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제9항에 있어서, 상기 영상 처리부는상기 얼굴 영상의 각 화소의 에지 크기와 위상을 계산하는 에지 계산부;상기 얼굴 영상에 속하는 소정 크기의 윈도우를 설정하고 상기 윈도우 내의 중심 화소에 대해 계산된 각 화소의 에지 크기와 위상을 임계값과 비교하여 임계값보다 큰 화소를 대칭점으로 마킹하는 대칭점 마킹부; 및상기 대칭점이 마킹된 얼굴 영상으로부터 획득된 대칭성 필터를 상기 얼굴 영상에 적용하여 대칭성을 갖는 얼굴 영역을 추출하는 대칭 영역 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제10항에 있어서, 상기 각 화소의 에지 크기와 위상을 계산하기 전에 상기 얼굴 영상에서 조명 효과를 제거하는 조명 처리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제10항에 있어서, 상기 대칭 영역 추출부는상기 마킹된 얼굴 영상에 대해 가우시안 필터링을 행하여 대칭성 필터를 획득하는 대칭성 필터 획득부;상기 대칭성 필터와 상기 얼굴 영상 또는 상기 조명 효과가 제거된 얼굴 영상의 각 화소를 1 대 1로 대응시키는 대칭성 필터링을 수행하고, 상기 대칭성 필터링된 얼굴 영상에 가우시안 필터링을 행하여 고주파 성분을 제거하는 필터링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제9항에 있어서, 상기 눈 후보 검출부는상기 추출된 얼굴 영상을 분할하여 좌우 눈 밴드를 추출하는 눈 밴드 추출부; 및상기 각 눈 밴드에서 낮은 밝기 값을 갖는 화소를 눈 후보점으로 추출하는 눈 후보점 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제13항에 있어서, 상기 눈 후보점 추출부는상기 눈 밴드에 임의의 샘플점을 삽입하고, 상기 눈 밴드 내에서 낮은 밝기 값을 갖는 화소로 수렴하는 상기 샘플점의 궤적을 추적하여 수렴하는 화소를 눈 후보점으로 추출하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제9항에 있어서, 상기 눈 후보 검증부는상기 각 눈 후보점을 중심으로 하는 일정 영역을 추출하는 눈 후보 영역 추출부;눈 영상 샘플과 비눈 영상 샘플을 미리 학습하여 획득한 눈 특징 정보를 구비한 분류기에 상기 각 눈 후보점 영역을 대입하여 값을 구하는 분류부; 및상기 각 눈 후보점 영역의 값 중 최대값을 갖는 눈 후보점 영역을 눈으로 판단하는 눈 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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제15항에 있어서, 상기 눈 후보점이 검출된 얼굴 영상의 크기를 변화시키는 영상 크기 변경부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치
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