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깊이정보를 이용한 안면인식시스템에 있어서,식별할 인물의 안면 특징들이 깊이 값 형태로 저장되어 있는 안면저장부(100); 안면의 깊이영상을 촬영하는 깊이영상 촬영부(200); 상기 깊이 영상촬영부(200)에서 획득된 영상에 대한 오차를 보정하는 깊이영상 보정부(300); 상기 깊이영상 보정부(300)의 영상에 대하여 안면을 검출하는 안면검출부(400); 상기 깊이영상 촬영부(200)를 통해 인물 촬영 시 항상 정면으로 촬영되지 않을 수도 있으므로 이에대한 안면정렬을 변환하는 깊이영상 변환부(500); 상기 깊이영상 변환부(500)에서 변환된 영상에 대하여 안면 특징부분을 추출하는 안면특징 추출부(600); 상기 안면저장부(100)에 저장된 데이터와 현재 영상을 비교하는 안면특징 비교부(700); 상기 안면특징 비교부(700)의 비교결과를 바탕으로 인물 일치도를 판정하는 인물 일치 판정부(800);로 구성되며,상기 깊이영상 변환부(500)는 상기 깊이영상 촬영부(200)에서 촬영된 평면에 대한 영상에서 깊이정보를 산출하는 깊이정보 산출부(510); 상기 깊이정보 산출부(510)에서 산출된 깊이정보를 이용하여 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계에서의 위치를 계산하는 좌표 변환부(520); 상기 좌표 변환부(520)에서 계산된 각 화소의 주변정보를 이용하여 상기 화소의 국소적 법선벡터를 계산하는 국소법선벡터 산출부(530); 상기 국소법선벡터 산출부(530)에서 얻어진 국소적 법선벡터를 이용하여 전체 평면의 법선벡터를 구하는 평면법선벡터 산출부(540); 깊이영상의 회전축과 사이 각을 계산하여 회전행렬을 구하는 변환행렬 계산부(550); 상기 변환행렬을 이용하여 변환을 적용하는 변환 적용부(560);로 구성되며,상기 좌표 변환부(520)는 상기 깊이영상 촬영부(200)를 통해 평면을 촬영하여 깊이영상에서의 화소 위치 P(x, y)와 상기 P(x, y)에서의 깊이 값인 D(x, y)를 얻고 상기 깊이영상 촬영부(200)의 초점을 원점으로 하여 상기 깊이영상 촬영부(200)의 정면 광학축 방향을 z축으로 하는 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계로 변환하고, 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계로의 변환에 있어서 상기 P(x, y)는 깊이영상의 왼쪽 상단 모서리를 원점으로 하는 깊이영상 좌표계에서의 위치정보이고 상기 D(x, y)는 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계 내에서 z축의 거리 zc가 되고 상기 깊이영상 좌표계 내에서의 상기 P(x, y)를 깊이영상 중앙이 원점이 되는 좌표계 상의 위치정보 Pv(xv, yv)로 변환하며, 상기 좌표 변환부(520)는 깊이영상이 투영되는 뷰포트까지의 거리 f를 상기 깊이영상 촬영부(200)의 수직 시야각 fovv와 상기 깊이영상 촬영부(200)의 수직 해상도 h를 통해 과 같이 f를 구하거나, 상기 깊이영상 촬영부(200)의 수평 시야각 fovh과 상기 깊이영상 촬영부(200)의 수평 해상도 w를 통하여 과 같이 f를 구하고, 상기 뷰포트까지의 거리 f를 이용하여 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계에서의 위치 Pc(x, y)=(xc, yc, zc)로 변환하여 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계에서의 위치정보를 구하는 것을 특징으로 하는 안면인식시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 안면 저장부(100)는 식별 대상 인물의 안면 특징이 깊이 값 형태로 저장되어 있고, 상기 안면 저장부(100)에 저장되는 신체적 특징은 안면의 깊이정보, 눈, 코, 입의 위치와 모양, 얼굴의 너비, 코의 높이, 턱의 외곽에 대한 깊이정보이고, 상기 깊이영상 촬영부(200)로 획득된 인물의 깊이영상은 코 부위가 상기 깊이영상 촬영부(200)와 지근거리에 위치하여 깊이 값이 가장 작게 나타나고 안면과 상기 안면 외의 영역에 대한 깊이 값의 차이로 상기 안면 부분을 상기 안면 검출부(400)를 이용하여 상기 안면 부분만 깊이영상 데이터로 추출 가능하며, 촬영영상에서 오차가 발생하는 픽셀은 상기 깊이영상 보정부(300)에서 보간을 수행하여 오차 발생 픽셀을 보정할 수 있고, 인물 촬영 시 안면이 정면으로 촬영되지 아니하거나 촬영된 안면의 깊이 값과 상기 안면 저장부(100)에서의 기준 깊이 값과 다른 경우에는 상기 깊이영상 변환부(500)에서 변환을 적용하여 안면을 정렬하는 것을 특징으로 하는 안면인식시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 국소법선벡터 산출부(530)는 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계에서의 위치정보 Pc(x, y+1), Pc(x, y-1)와 좌우에 위치한 점들의 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계에서의 위치정보 Pc(x+1, y), Pc(x-1, y)를 토대로 두 개의 벡터 v1= Pc(x+1, y)- Pc(x-1, y), v2= Pc(x, y+1)- Pc(x, y-1)를 생성하고 Nxy=v1×v2의 관계를 통해 두 벡터의 외적을 구하여 상기 P(x, y)에서의 국소적인 법선벡터 Nxy를 구하고, 상기 평면법선벡터 산출부(540)는 상기 국소법선벡터 산출부(530)에서 구해진 각 화소의 국소적 법선벡터를 더하여 평면영역에서의 법선벡터 N을 구하고 상기 변환 적용부(560)에서 상기 깊이영상 촬영부(200)로 촬영한 영상을 회전변환 및 평행이동 변환을 통해 평면의 상기 법선벡터 N을 z축에 평행하게 하고 평면영상을 xy평면에 평행한 영상으로 보정하여 원근왜곡을 제거하며, 상기 평행이동 변환을 통해 좌표계 z축상에서 평행이동시킴으로써 영상을 신축시키며, 상기 변환을 거친 후의 평면법선벡터의 단위벡터는 N'(0, 0, 1)이 되고, 얼굴 크기를 상기 안면 저장부(100)와 일치시키는 것을 특징으로 하는 안면인식시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 변환행렬 계산부(550)는 평면영역에서의 법선벡터 N과 회전변환을 거친 후의 평면법선벡터의 단위벡터 N'에 있어서 상기 회전변환의 축이 되는 단위벡터는 u=(N×N')/(｜N×N'｜)을 통해 상기 회전변환 전후에 대한 각각의 법선벡터를 외적하여 정규화한 벡터 u(ux, uy, uz)이고 회전각 θ는 θ=cos-1((NㆍN')/(｜N｜｜N'｜))의 관계를 통하여 구한 두 벡터의 사이각고, 상기 변환행렬 계산부(550)에서 회전변환 행렬 R은 R=cosθI+sinθ[u]+(1-cosθ)uⓧu의 관계에서 uⓧu=, [u]x=을 통하여 구하고 평행이동 행렬 T1, T2는 검출된 안면 영역 내 깊이 값이 제일 작은 값을 Dmin로 두고, 상기 안면 저장부(100)의 Dreference를 이용하여 T1=, T2= 로 두어, 상기 R, T1, T2를 통해 각 화소의 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계에서의 위치 Pc(i, j)를 Pc(i, j)를 의 관계를 이용하여 변환 함으로써 변환 후의 위치인 P'c(i, j)=(x'c, y'c, z'c)를 구할 수 있으며, 상기 변환 적용부(560)는 깊이영상이 투영되는 뷰포트까지의 거리 f, 회전변환으로 구해진 변환 후 위치 P'c(i, j)=(x'c, y'c, z'c)에 있어서, P'은 상기 깊이영상 촬영부(200) 좌표계 상의 좌표이므로 이를 다시 영상좌표로 변환하고자 x'v=(x'cf)/ z'c, y'v=(y'cf)/ z'c를 이용하여 원점이 화면 중심에 존재하는 영상 좌표계에서의 위치 P'v(x'v, y'v)로 변환한 다음 원점을 다시 원래대로 설정하여 보정변환 시 P(x, y)에 사상되는 P'(x', y')를 구할 수 있고, 화소의 값을 zc로 변경하여 변환 후 깊이 영상을 보정할 수 있는 것을 특징으로 하는 안면인식시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 깊이영상 촬영부(200)를 통해 인물 촬영 시 인물의 깊이영상이 촬영되고 상기 안면 검출부(400);에서 깊이 값을 이용한 안면 검출 시 상기 깊이영상 촬영부(200)에서 인물을 촬영하고 깊이 값에 따른 라벨링을 통해 영역을 분리하게 되며 상기 안면은 상기 깊이영상 촬영부(200)와 지근거리에 위치한 것에 기인한 평균 깊이 값 차이로 인하여 상기 안면에 대해서만 분리 가능하며, 상기 안면 검출부(400)로 안면 검출 후 상기 안면 저장부(100)에 저장된 안면의 특징을 비교하기 위하여 상기 안면특징 추출부(600);로 추출하고 여기서 추출되는 안면의 특징은 안면 윤곽선, 눈/코/입의 깊이 값과 위치, 턱의 모양, 광대뼈의 높이, 눈썹뼈의 높이, 코의 높이, 얼굴 폭이 되며, 상기 안면 저장부(100)에 저장된 각 인물의 특징 데이터를 상기 안면특징 비교부(700)에서 비교 작업을 수행하여 비교 결과가 일정 유사도 이하일 경우에는 상기 인물 일치 판정부(800)에서 특정 인물이 아닌 것으로 판단하고, 상기 안면특징 비교부(700)에서 비교 작업을 수행하여 모든 특징이 일치하는 것으로 확인되면 상기 인물일치 판정부(800)에서 특정 인물이라고 판단하는 것을 특징으로 하는 안면인식시스템
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