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얼굴 영상을 입력받는 입력부;상기 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 상기 얼굴 영역에서 눈 영역을 검출하고, 상기 눈 영역을 이용하여 양 눈 각각의 중심 좌표를 산출하고, 상기 양 눈 각각의 중심 좌표를 이용하여 상기 얼굴 영상의 회전을 보정하는 보정부;상기 회전 보정된 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 재검출하는 검출부;상기 재검출한 얼굴 영역을 복수의 블록으로 분할하여 각 블록별 특징 벡터를 생성하고, 각 블록별 특징 벡터를 합하여 하나의 특징 벡터를 생성하는 특징벡터 생성부;상기 블록별로 퍼지논리(Fuzzy Logic)를 이용하여 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 및상기 블록별 특징 벡터 및 가중치를 이용하여 상기 입력된 얼굴 영상의 나이를 추정하는 추정부를 포함하되,상기 퍼지논리의 입력은 해당 블록에 포함된 픽셀들의 밝기값 평균과 표준편차, 얼굴 영역의 중심으로부터 해당 블록까지의 거리인 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 보정부는 양 눈의 중심을 잇는 선분과 수평선이 이루는 각도를 산출하고, 양 눈의 중심을 잇는 선분이 수평이 되도록 산출한 각도만큼 얼굴 영상을 회전시켜 얼굴 영상의 회전을 보정하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 검출부는 나이 추정에 불필요한 부분이 비포함되도록, 양 눈 중심 사이의 거리를 기준으로 한 미리 설정된 비율로 박스 영역의 크기를 설정하여 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 재정의하여 얼굴 영역을 재검출하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 특징벡터 생성부는 LBP(Local Binary Pattern)를 이용하여 상기 재검출된 얼굴 영역에서 픽셀별 LBP 특징 코드를 추출하고, 상기 픽셀별 LBP 특징 코드들을 균일(Uniform) 여부에 따라 분류하여 분류한 패턴별로 픽셀들을 그룹핑하고, 재검출된 얼굴 영역을 복수의 블록으로 분할하고, 패턴별 픽셀수를 이용하여 각 블록별 특징 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제5항에 있어서,상기 특징벡터 생성부는 마스크의 중심 픽셀의 밝기값과 주변 픽셀의 밝기값들을 비교하여, 상기 재검출된 얼굴 영역 내의 각 픽셀의 밝기값의 변화를 이진수로 산출함으로써, 상기 LBP 특징 코드를 추출하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제6항에 있어서,상기 특징벡터 생성부는 상기 중심 픽셀에 대한 상기 주변 픽셀의 개수와 반경을 변화시켜가면서, 상기 LBP 특징 코드를 추출하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 특징벡터 생성부는 상기 LBP 특징 코드가 회전 변화에 더욱 강인하게 하기 위하여, 이진수값이 최소가 되도록 상기 LBP 특징 코드를 원형 비트 우향 이동시키는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제5항에 있어서,상기 특징벡터 생성부는 상기 LBP 특징 코드를 균일(Uniform) 패턴 또는 비균일(Non-uniform) 패턴으로 분류하되,상기 균일 패턴은 상기 LBP 특징 코드의 이진 비트 0 또는 1이 연속적으로 같은 비트일 경우이며, 1의 개수에 따라 1이 하나도 포함되지 않은 경우부터 모두 1로 구성된 경우까지의 총 9가지의 패턴으로 분류되고,상기 비균일 패턴은 이진 비트 0과 1이 연속적이지 않는 조합으로 이루어진 경우로, 1의 개수와 무관하게 하나의 그룹으로 분류되는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제5항에 있어서,상기 특징벡터 생성부는 분할되는 블록 개수를 달리하여 복수의 단일 레벨 LBP 기반 특징 벡터를 산출하고, 상기 복수의 단일 레벨 LBP 기반 특징 벡터를 융합하여 다중 레벨 LBP 기반 특징 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 추정부는 각 블록별로 특징 벡터값에 가중치값을 곱하여 스케일링된 특징 벡터를 산출하고, 상기 스케일링된 특징 벡터를 회귀방법에 적용하여 상기 입력된 얼굴 영상의 나이를 추정하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
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나이 추정 장치가 얼굴 영상을 이용하여 나이를 추정하는 방법에 있어서,상기 얼굴 영상을 입력받는 단계;상기 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계;상기 얼굴 영역에서 눈 영역을 검출하는 단계;상기 눈 영역을 이용하여 양 눈 각각의 중심 좌표를 산출하는 단계;상기 양 눈 각각의 중심 좌표를 이용하여 상기 얼굴 영상의 회전을 보정하는 단계;상기 회전 보정된 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 재검출하는 단계;상기 재검출한 얼굴 영역을 복수의 블록으로 분할하여 각 블록별 특징 벡터를 생성하고, 상기 각 블록별 특징 벡터를 합하여 하나의 특징 벡터를 생성하는 단계;상기 블록별로 퍼지논리(Fuzzy Logic)를 이용하여 가중치를 산출하는 단계; 및상기 블록별 특징 벡터 및 가중치를 이용하여 상기 입력된 얼굴 영상의 나이를 추정하는 단계를 포함하되,상기 퍼지논리의 입력은 해당 블록에 포함된 픽셀들의 밝기값 평균과 표준편차, 얼굴 영역의 중심으로부터 해당 블록까지의 거리인 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제12항에 있어서,상기 얼굴 영상의 회전을 보정하는 단계는,양 눈의 중심을 잇는 선분과 수평선이 이루는 각도를 산출하는 단계; 및상기 양 눈의 중심을 잇는 선분이 수평이 되도록 산출한 각도만큼 얼굴 영상을 회전시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제12항에 있어서,상기 얼굴 영역을 재검출하는 단계는,나이 추정에 불필요한 부분이 비포함되도록, 양 눈 중심 사이의 거리를 기준으로 한 미리 설정된 비율로 박스 영역의 크기를 설정하여 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 재정의하여 얼굴 영역을 재검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제12항에 있어서,상기 하나의 특징 벡터를 생성하는 단계는,LBP(Local Binary Pattern)를 이용하여 상기 재검출된 얼굴 영역에서 픽셀별 LBP 특징 코드를 추출하는 단계;상기 픽셀별 LBP 특징 코드들을 균일(Uniform) 여부에 따라 분류하여 분류한 패턴별로 픽셀들을 그룹핑하는 단계; 및상기 재검출한 얼굴 영역을 복수의 블록으로 분할하고, 패턴별 픽셀수를 이용하여 각 블록별 특징 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제16항에 있어서,상기 LBP 특징 코드를 추출하는 단계는,마스크의 중심 픽셀의 밝기값과 주변 픽셀의 밝기값들을 비교하는 단계; 및상기 재검출된 얼굴 영역 내의 각 픽셀의 밝기값의 변화를 이진수로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제17항에 있어서,상기 LBP 특징 코드를 추출하는 단계는,상기 중심 픽셀에 대한 상기 주변 픽셀의 개수와 반경을 변화시켜가면서, 상기 LBP 특징 코드를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제18항에 있어서,상기 LBP 특징 코드를 추출하는 단계는,상기 LBP 특징 코드가 회전 변화에 더욱 강인하게 하기 위하여, 이진수값이 최소가 되도록 상기 LBP 특징 코드를 원형 비트 우향 이동시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제16항에 있어서,상기 픽셀들을 그룹핑하는 단계는,상기 LBP 특징 코드를 균일(Uniform) 패턴 또는 비균일(Non-uniform) 패턴으로 분류하는 단계를 포함하되,상기 균일 패턴은 상기 LBP 특징 코드의 이진 비트 0 또는 1이 연속적으로 같은 비트일 경우이며, 1의 개수에 따라 1이 하나도 포함되지 않은 경우부터 모두 1로 구성된 경우까지의 총 9가지의 패턴으로 분류되고,상기 비균일 패턴은 이진 비트 0과 1이 연속적이지 않는 조합으로 이루어진 경우로, 1의 개수와 무관하게 하나의 그룹으로 분류되는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제16항에 있어서,상기 하나의 특징 벡터를 생성하는 단계는,분할되는 블록 개수를 달리하여 복수의 단일 레벨 LBP 기반 특징 벡터를 산출하는 단계; 및상기 복수의 단일 레벨 LBP 기반 특징 벡터를 융합하여 다중 레벨 LBP 기반 특징 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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제12항에 있어서,상기 입력된 얼굴 영상의 나이를 추정하는 단계는,각 블록별로 특징 벡터값에 가중치값을 곱하여 스케일링된 특징 벡터를 산출하는 단계; 및상기 스케일링된 특징 벡터를 회귀방법에 적용하여 상기 입력된 얼굴 영상의 나이를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
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