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복수의 얼굴 영상을 입력받는 입력부;상기 얼굴 영상에서 얼굴 박스 영역을 검출하고, 상기 검출된 얼굴 박스 영역에서 관심 영역(ROI: Region of Interest)에 해당하는 얼굴 영역을 선택하고, 상기 선택된 얼굴 영역에서 좌우측 눈을 검출하는 검출부;상기 선택된 얼굴 영역을 중앙 수직선을 기준으로 좌우측 얼굴 영역으로 분리하고, 상기 분리한 좌우측 얼굴 영역 중 하나를 중앙 수직선을 기준으로 대칭 변환시키는 분리부;상기 좌측 얼굴 영역 및 상기 우측 얼굴 영역의 히스토그램 특징 벡터 및 픽셀값들의 평균을 추출하는 특징 추출부;상기 얼굴 영상의 회전 유무 판단을 위하여, 상기 히스토그램 특징 벡터, 상기 픽셀값들의 평균, 상기 얼굴 영역의 픽셀, 상기 검출된 좌우측 눈 중 적어도 둘을 이용하여 상기 좌우측 얼굴 영역간의 복수의 유사도값을 산출하는 유사도 산출부;상기 복수의 유사도값을 퍼지 논리(Fuzzy Logic)에 입력하여 산출된 출력값으로 상기 얼굴 영상의 유사 점수를 산출하는 점수 산출부; 및상기 유사 점수를 이용하여 상기 복수의 얼굴 영상 중에서 비회전 얼굴 영상을 선택하는 선택부를 포함하는 영상 선택 장치
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제1항에 있어서,상기 검출부는 상기 얼굴 박스 영역에서 대칭성을 판단하는데 방해가 되는 정보들을 제거한 상기 관심 영역을 적용하여 상기 얼굴 영역을 선택하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제1항에 있어서,상기 특징 추출부는 상기 얼굴 영역을 하나 이상의 미리 지정된 크기의 블록으로 분할하고, 각 블록에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 방식을 적용하여 히스토그램 특징 벡터를 추출하고, 각 히스토그램 특징 벡터를 결합하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제1항에 있어서,상기 유사도 산출부는 상기 좌우측 얼굴 영역에서 각각 추출된 히스토그램 특징 벡터간 거리, 상기 좌우측 얼굴 영역에서 각각 추출된 픽셀값들의 평균의 차이, 상기 좌우측 얼굴 영역의 픽셀 차이, 상기 검출된 좌우측 눈을 잇는 선분과 중앙 수직선이 이루는 각도 중 적어도 둘을 산출하여 상기 복수의 유사도값을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제4항에 있어서,상기 복수의 유사도값은 상기 퍼지 논리에 적용하기 위하여 0에서 1사이로 정규화되는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제4항에 있어서,상기 히스토그램 특징 벡터간 거리가 작을수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제4항에 있어서,상기 픽셀값들의 평균의 차이가 작을수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제4항에 있어서,상기 픽셀 차이가 작을수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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제4항에 있어서,상기 각도가 90도에 근접할수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 장치
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복수의 얼굴 영상으로 얼굴 인식을 수행하기 위하여 영상 선택 장치가 수행하는 영상 선택 방법에 있어서,복수의 얼굴 영상을 입력받는 단계;상기 얼굴 영상에서 얼굴 박스 영역을 검출하는 단계;상기 검출된 얼굴 박스 영역에서 관심 영역(ROI: Region of Interest)에 해당하는 얼굴 영역을 선택하는 단계;상기 선택된 얼굴 영역에서 좌우측 눈을 검출하는 단계;상기 선택된 얼굴 영역을 중앙 수직선을 기준으로 좌우측 얼굴 영역으로 분리하는 단계;상기 분리한 좌우측 얼굴 영역 중 하나를 중앙 수직선을 기준으로 대칭 변환시키는 단계;상기 좌측 얼굴 영역 및 상기 우측 얼굴 영역의 히스토그램 특징 벡터 및 픽셀값들의 평균을 추출하는 단계;상기 얼굴 영상의 회전 유무 판단을 위하여, 상기 히스토그램 특징 벡터, 상기 픽셀값들의 평균, 상기 얼굴 영역의 픽셀, 상기 검출된 좌우측 눈 중 적어도 둘을 이용하여 상기 좌우측 얼굴 영역간의 복수의 유사도값을 산출하는 단계;상기 복수의 유사도값을 퍼지 논리(Fuzzy Logic)에 입력하여 산출된 출력값으로 상기 얼굴 영상의 유사 점수를 산출하는 단계; 및상기 유사 점수를 이용하여 상기 복수의 얼굴 영상 중에서 비회전 얼굴 영상을 선택하는 단계를 포함하는 영상 선택 방법
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제10항에 있어서,상기 얼굴 영역을 선택하는 단계는,상기 얼굴 박스 영역에서 대칭성을 판단하는데 방해가 되는 정보들을 제거한 상기 관심 영역을 적용하여 상기 얼굴 영역을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제10항에 있어서,상기 히스토그램 특징 벡터 및 픽셀값들의 평균을 추출하는 단계는,상기 얼굴 영역을 하나 이상의 미리 지정된 크기의 블록으로 분할하는 단계; 및각 블록에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 방식을 적용하여 히스토그램 특징 벡터를 추출하고, 각 히스토그램 특징 벡터를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제10항에 있어서,복수의 유사도값을 산출하는 단계는,상기 좌우측 얼굴 영역에서 각각 추출된 히스토그램 특징 벡터간 거리, 상기 좌우측 얼굴 영역에서 각각 추출된 픽셀값들의 평균의 차이, 상기 좌우측 얼굴 영역의 픽셀 차이, 상기 검출된 좌우측 눈을 잇는 선분과 중앙 수직선이 이루는 각도 중 적어도 둘을 산출하여 상기 복수의 유사도값을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제13항에 있어서,상기 복수의 유사도값은 상기 퍼지 논리에 적용하기 위하여 0에서 1사이로 정규화되는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제13항에 있어서,상기 히스토그램 특징 벡터간 거리가 작을수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제13항에 있어서,상기 픽셀값들의 평균의 차이가 작을수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제13항에 있어서,상기 픽셀 차이가 작을수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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제13항에 있어서,상기 각도가 90도에 근접할수록 상기 얼굴 영상은 비회전 얼굴 영상에 근접하는 것을 특징으로 하는 영상 선택 방법
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