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학습용 표정으로부터 얼굴 및 눈의 위치 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 제1 정규화를 수행하고 무표정의 기준프레임으로부터 상기 학습용 표정에 대한 조밀 움직임 변화를 추적하여 표정 학습용 데이터를 생성하는 학습용 영상 획득부;표정 동작 사전을 초기화한 후, 상기 학습용 표정의 조밀 움직임의 변화의 집합에 대하여 모션 플로우에 대한 이미지 좌표 공간에서 지역 지원 맵을 이용하여 주어진 제한 조건을 만족하는 사전 학습 방법에 따라 각 표정별 표정 인식을 위한 수치 값을 나타내어 저장하는 표정 동작 사전 학습부;상기 표정 동작 사전에 대한 데이터의 가중치를 바탕으로 각 표정별로 표정분류를 학습하는 표정 분류기 학습부;인식 대상으로부터 얼굴 및 눈의 위치 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 제 2 정규화를 수행하고 무표정의 기준프레임으로부터 상기 인식 대상의 조밀 움직임의 변화를 추적하여 인식용 데이터를 생성하는 인식용 영상 획득부; 및 인식하고자 하는 데이터에 대한 표정 가중치를 분석하여 상기 표정 분류기 학습부에서 가장 근접한 분류를 판단하여 표정을 인식하는 표정 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식장치
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제1항에 있어서,상기 제1 정규화는 검출된 양쪽 눈의 위치를 바탕으로 그 중심이 원점이 되도록 정렬한 후, 눈의 위치를 바탕으로 일정한 비율로 오프셋(offset)을 주어 얼굴 영역에서 표정과 관계없는 주변 영역을 제거하고 특징부의 위치 좌표를 설정하는 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식장치
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제1항에 있어서,상기 표정 동작 사전 학습부에서 사전 학습 방법에 따라 표정 인식을 위한 수치 값은 다음 [식 1]의 목적함수에 대한 최적의 값을 구하는 방법에 의하여 취득하는 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식장치[식 1](여기서 D는 구하고자 하는 사전의 수치 값이며, 는 i번째 가중치 벡터를 의미하며 는 k번째 사전 열에서 j번째 모션의 차원을 의미한다
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제 1항에 있어서,상기 표정 동작 사전 학습부에서 표정 동작 사전의 수치 값(D)이 주어졌을 때 다음 [식 2]에 의하여 최적의 가중치 ()를 구하는 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식장치[식2](여기서 는 k번째 사전 열에서 j번째 모션 차원을 의미한다
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학습용 표정으로부터 얼굴 및 눈의 위치 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 제 1 정규화를 수행하고, 무표정의 기준프레임으로부터 조밀 움직임의 변화를 추적하여 표정 학습용 데이터를 생성하는 학습용 영상 획득 단계;- 상기 제 1 정규화는 검출된 양쪽 눈의 위치를 바탕으로 그 중심이 원점이 되도록 정렬한 후, 눈의 위치를 바탕으로 일정한 비율로 오프셋(offset)을 주어 얼굴 영역에서 표정과 관계없는 주변 영역을 제거하고 특징부의 위치좌표를 설정하는 것을 특징으로 함-표정동작 사전을 초기화한 후, 상기 학습용 표정의 조밀 움직임의 변화의 집합에 대하여 모션 플로우에 대한 이미지 좌표 공간에서 지역 지원 맵을 이용하여 주어진 제한 조건을 만족하는 사전 학습 방법에 따라 각 표정별 표정 인식을 위한 수치 값을 나타내어 저장하는 표정 동작 사전 학습 단계;상기 표정동작 사전에 대한 데이터의 가중치를 바탕으로 각 표정별로 표정분류를 학습하는 표정 분류기 학습 단계;인식 대상으로부터 얼굴 및 눈의 위치 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 제2 정규화를 수행하고 무표정의 기준프레임으로부터 조밀 움직임의 변화를 추적하여 인식용 데이터를 생성하는 인식용 영상 획득 단계; 및 인식하고자 하는 데이터에 대한 표정 가중치를 분석하여 상기 표정 분류기 학습 단계로부터 가장 근접한 표정분류를 판단하여 표정을 인식하는 표정 인식 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식방법
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제6항에 있어서,상기 표정 동작 사전 학습 단계에서, 상기 표정동작 사전을 초기화한 후, 사전 가중치 추정 단계를 더 포함하며,상기 사전 가중치 추정 단계는, 재생성 오류 검사를 바탕으로 수행하되,상기 재생성 오류 검사는 상기 사전 학습을 통하여 얻은 사전 데이터와 주어진 원본 데이터에 대한 사전 데이터의 조합 가중치를 구하여 각 사전 데이터의 요소와 상기 구해진 조합 가중치의 값을 바탕으로 원본 데이터에 대응하는 추정 데이터를 생성한 후, 상기 추정 데이터와 원본 데이터와의 차이를 구한 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식방법
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제 6항에 있어서,상기 표정 동작 사전 학습 단계에서 사전 학습 방법에 따라 표정 인식을 위한 수치 값은 다음 [식 1]의 목적함수에 대한 최적의 값을 구하는 방법에 의하여 취득하는 것을 특징으로 하는 표정 동작 사전을 이용한 표정인식방법[식 1](여기서 D는 구하고자 하는 사전의 수치 값이며, 는 i번째 가중치 벡터를 의미하며 는 k번째 사전 열에서 j번째 동작 차원을 의미한다
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