| 1 |
1
적외선 센싱에 따라 사용자 접근을 탐지하는 단계;시공간 모델 및 배경 모델을 이용하여 1차 얼굴후보 영역을 추출하는 단계;상기 추출된 1차 얼굴후보 영역에 대해 RPCA(Robust Principal Component Analysis)-기반 배경 모델 및 시간 변화 영상을 이용하여 2차 얼굴후보 영역을 추출하는 단계;상기 추출된 2차 얼굴후보 영역에 대해 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 얼굴 윤곽을 추출하는 단계;상기 추출된 얼굴 윤곽으로부터 히스토그램 인덱싱을 이용하여 눈 영역 및 입 영역을 판별하는 단계; 및상기 판별된 눈 영역 및 입 영역에 따라 장신구 착용을 판별하는 단계를 포함하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 사용자 접근을 탐지하는 단계는 사용자 접근을 탐지 시에 대기 상태에서 동작 상태로 진입하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 대기 상태는 배경영상을 획득하고, 이를 이용하여 배경모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 동작 상태는 얼굴 윤곽을 검출하고, 눈과 입 영역을 추정하여 선글라스 및 마스크 착용 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 사용자 접근을 탐지하는 단계는 현 프레임 영상과 이전 프레임 영상의 차이인 차영상의 모션량을 측정하여 사용자의 움직임 영역을 추정하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 1차 얼굴후보 영역 추출 단계는 모션량에 따라 보정된 시간변화 영상과 공간변화 영상을 픽셀단위로 더하여 이진화한 후, 각각의 이진화 영상을 수직 및 수평 투영함으로써, 머리의 윗부분 및 상반신 위치를 대략적으로 찾아내는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 2차 얼굴후보 영역 추출 단계는, 입력영상과 배경영상의 변화영상을 이용하며, 대기 상태에서 획득한 영상 전체를 그대로 사용하는 RPCA(Robust Principal Component Analysis)-기반 배경 모델을 이용하여 2차 얼굴후보 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 2차 얼굴후보영역 추출 단계는, 입력영상과 복원영상의 배경변화 영상에 대해 상기 1차 얼굴영역 추출에서 얻어낸 얼굴의 높이에 해당하는 영역에 한정하여 수직 투영을 수행하여 얼굴의 너비를 추정한 후, 상기 추정된 얼굴의 너비에 해당하는 영역에 한정해 수평투영을 수행하여 얼굴의 높이를 다시 추정함으로써, 최종 얼굴후보 영역을 추정하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 9 |
9
제1항에 있어서,상기 얼굴 윤곽 추출 단계는 초기 위치를 소정 횟수만큼 달리하여 최적의 정합 결과를 선정하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 최적 정합 판정은 배경변화영상 및 수직적 공간변화영상과 정합된 모델의 좌표 간의 거리에 따라, 얼굴의 좌우 측면에 해당하는 좌표만 사용하여 판정하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 11 |
11
제1항에 있어서,상기 얼굴 윤곽 추출 단계는 ASM 정합 결과로부터 양쪽 눈을 기준으로 정면으로 회전시키고, 랜드마크를 이용하여 눈 영역과 입 영역을 각각 추출하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
| 12 |
12
제1항에 있어서,상기 히스토그램 인덱싱을 이용하여 눈 영역 및 입 영역을 판별하는 단계는, 가장 큰 이진화 값(bin)을 기준으로, 입력영상의 히스토그램을 정합하고자 하는 참조 히스토그램 방향으로 이동시켜 비교하는 것을 특징으로 하는 영상-기반 보안을 위한 얼굴 검출 및 판별 방법
|
