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깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법

  • 기술번호 : KST2015201052
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 사람의 얼굴을 촬영하는 카메라로부터 시간상 연속되는 프레임을 갖는 깊이영상 및 컬러영상을 입력받아 얼굴을 검출하고 추적하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법에 관한 것으로서, (a) 현재 프레임의 깊이영상에서 이전 프레임에 비해 깊이의 변화가 있는 영역과 현재 프레임의 컬러영상에서 얼굴색이 나타나는 영역의 공통영역을 추출하고, 공통영역에 Adaboost 알고리즘을 적용하여 템플릿을 설정하는 단계; (b) 템플릿을 중심으로 확대되는 영역에 대응되는 현재 프레임의 영역을 탐색영역으로 설정하는 단계; (c) 템플릿과, 템플릿에 의한 현재 프레임의 탐색영역(이하 샘플링 영역)을 비교하여 깊이의 변화를 구하고, 깊이의 변화에 따라 템플릿의 크기를 갱신하고 갱신된 템플릿에 의해 탐색영역을 갱신하는 단계; (d) 탐색영역의 각 위치에 대하여, 템플릿이 위치의 영역과 매칭되는지를 판단하는 단계; (e) 매칭되는 영역(이하 매칭영역)이 검색되면, 매칭영역을 얼굴의 이동 위치로 판단하는 단계; 및, (f) 매칭영역의 위치로 템플릿의 위치를 갱신하고, 현재 프레임의 다음 프레임을 현재 프레임으로 하여 (c)단계를 반복하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법에 의하여, 얼굴영역 검출시 깊이영상과 컬러영상을 모두 이용하거나 깊이영상으로 템플릿의 크기를 적정하게 조정하고, 또한, 얼굴의 이동속도를 고려하여 탐색영역을 축소함으로써, 검출 및 추적의 속도 및 정확도를 동시에 높일 수 있다.
Int. CL G06T 7/60 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01) G06T 7/20 (2006.01)
CPC G06T 7/248(2013.01) G06T 7/248(2013.01) G06T 7/248(2013.01) G06T 7/248(2013.01)
출원번호/일자 1020120006341 (2012.01.19)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1279561-0000 (2013.06.21)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20130628) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.01.19)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배윤진 대한민국 서울 노원구
2 서영호 대한민국 서울 노원구
3 김동욱 대한민국 서울 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 웰 대한민국 서울특별시 서초구 방배로**길*, *~*층(방배동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 서울특별시 노원구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2012.01.19 수리 (Accepted) 1-1-2012-0052715-96
2 [출원서등 보정] 보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2012.01.25 수리 (Accepted) 1-1-2012-0059151-53
3 [출원서등 보정] 보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2012.01.26 수리 (Accepted) 1-1-2012-0062627-55
4 등록결정서
Decision to grant
2013.03.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0192364-94
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.06.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-5067673-62
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2015-5074994-12
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.05.09 수리 (Accepted) 4-1-2016-5056854-41
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2017-5046666-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사람의 얼굴을 촬영하는 카메라로부터 시간상 연속되는 프레임을 갖는 깊이영상 및 컬러영상을 입력받아 상기 얼굴을 검출하고 추적하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법에 있어서,(a) 현재 프레임의 깊이영상에서 이전 프레임에 비해 깊이의 변화가 있는 영역과 현재 프레임의 컬러영상에서 얼굴색이 나타나는 영역의 공통영역을 추출하고, 상기 공통영역에 Adaboost 알고리즘을 적용하여 템플릿을 설정하는 단계;(b) 상기 템플릿을 중심으로 확대되는 영역에 대응되는 현재 프레임의 영역을 탐색영역으로 설정하는 단계;(c) 상기 템플릿과, 상기 템플릿에 의한 현재 프레임의 탐색영역(이하 샘플링 영역)을 비교하여 깊이의 변화를 구하고, 상기 깊이의 변화에 따라 상기 템플릿의 크기를 갱신하고 갱신된 템플릿에 의해 탐색영역을 갱신하는 단계;(d) 상기 탐색영역의 각 위치에 대하여, 상기 템플릿이 상기 위치의 영역과 매칭되는지를 판단하는 단계;(e) 매칭되는 영역(이하 매칭영역)이 검색되면, 상기 매칭영역을 상기 얼굴의 이동 위치로 판단하는 단계; 및,(f) 상기 매칭영역의 위치로 상기 템플릿의 위치를 갱신하고, 상기 현재 프레임의 다음 프레임을 현재 프레임으로 하여 상기 (c)단계를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은,(g) 상기 (d)단계에서 매칭영역이 없으면, 상기 (a)단계를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a)단계는,(a1) 상기 이전 프레임 및 현재 프레임 간의 깊이영상의 차영상을 구하고, 상기 차영상을 이진화한 영상(이하 제1 이진영상)을 구하는 단계;(a2) 상기 컬러영상에서 사전에 정해진 피부색(이하 피부색 참조맵)의 범위 내의 화소값을 가지는지 여부로 이진화하여 영상(이하 제2 이진영상)을 구하는 단계;(a3) 상기 제1 및 제2 이진영상을 교집합(AND)하여 공통영역을 구하는 단계;(a4) 상기 공통영역에 Adaboost 알고리즘을 적용하여 얼굴영역을 검출하는 단계; 및,(a5) 상기 얼굴영역에 해당하는 현재 프레임의 영역을 템플릿으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제3항에 있어서,상기 제1 및 제2 이진영상에 모폴로지(morphology) 필터를 적용하고 이진화하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제3항에 있어서,상기 (a2)단계에서, 상기 컬러영상을 YCbCr영상으로 전환하여, Cb 및 Cr성분만으로 상기 피부색 참조맵과 비교하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 템플릿은 상기 템플릿 영역에 해당하는 현재 프레임의 컬러영상과 깊이영상으로 설정하되, 상기 컬러영상은 YCbCr영상으로 전환하여 Y성분만을 사용하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 탐색영역은, 상기 템플릿에서 소정의 비율(이하 확대비율)로 상하좌우로 확대하고, 확대되는 영역에 해당하는 현재 프레임의 영역으로 설정되는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 상기 템플릿과 상기 샘플링 영역을 다수의 동일크기의 서브블록으로 구분하여, 상기 샘플링 영역에서의 가장 깊이가 큰 서브블록의 깊이(이하 샘플링영역의 최고 깊이)와 상기 템플릿에서의 가장 깊이가 큰 서브블록의 깊이(이하 템플릿의 최고 깊이)의 차이로 상기 깊이의 변화를 구하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제8항에 있어서,상기 서브블록의 깊이는 상기 서브블록 내의 깊이값을 평균한 값인 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제8항에 있어서,상기 (c)단계에서, 갱신하는 템플릿의 크기 s2는 다음 [수식 1]에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
11 11
제1항에 있어서,상기 (d)단계에서, 상기 템플릿과 상기 위치의 영역의 SAD(sum-of-absolute differences)를 계산하여 상기 SAD값이 소정의 문턱값보다 작으면 상기 템플릿이 상기 위치의 영역에 매칭되는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
12 12
제1항에 있어서,상기 (d)단계에서, 상기 위치를 상기 탐색영역의 중심부터 나선형으로 이동하면서 템플릿과의 매칭여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
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제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,상기 컬러영상은 RGB영상인 것을 특징으로 하는 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법
14 14
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 깊이정보 기반 고속 고정밀 얼굴 검출 및 추적 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국연구재단 광운대학교 산학협력단 중견연구자지원사업-핵심연구지원사업 인터렉티브 3D 콘텐츠 서비스를 위한 신호처리 요소기술 개발 및 SoC IP 설계