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카메라 영상으로부터 얼굴 외곽선을 형성하는 단계;불필요 영역을 제거하는 단계;선형판별분석으로 특징성분을 추출하는 단계; 그리고인공신경망을 이용하여 얼굴을 인식하는 단계;를 포함하고,상기 카메라 영상으로부터 얼굴 외곽선을 형성하는 단계는,얼굴에서 우측 기준점, 좌측 기준점 및 하측 기준점을 각각 검출하는 단계;상기 우측 기준점, 상기 좌측 기준점 및 상기 하측 기준점으로부터 얼굴 특징점을 검출하는 단계;상기 얼굴 특징점으로부터 얼굴 양쪽 외곽선을 계산하는 단계;상기 우측 기준점 및 상기 좌측 기준점으로부터 상단 기준점을 지정하는 단계; 상기 상단 기준점, 상기 우측 기준점 및 상기 좌측 기준점으로부터 얼굴 상단 곡선을 계산하는 단계;상기 얼굴 양쪽 외곽선과 상기 얼굴 상단 곡선을 연결하여 최종 얼굴 외곽선을 산출하는 단계;를 포함하며,상기 우측 기준점 및 상기 좌측 기준점으로부터 상단 기준점을 지정하는 단계는,상기 우측 기준점과 상기 좌측 기준점을 연결하는 가상의 선분을 생성하고, 상기 가상의 선분의 가운데 지점을 중심점으로 지정하는 단계; 그리고상기 가상의 선분의 길이(d)의 절반의 길이(d/2)만큼 상기 중심점으로부터 상기 가상의 선분으로부터 수직하는 방향으로 떨어진 지점을 상기 상단 기준점으로 지정하는 단계;로부터 수행되어,프로세서가 입력된 카메라 영상으로부터 얼굴을 인식하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 얼굴 외곽선은 카메라 영상에 포함된 얼굴 양쪽 외곽선과 얼굴의 상단 외곽선으로 둘러싸인 곡선인 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 얼굴에서 우측 기준점, 좌측 기준점 및 하측 기준점을 각각 검출하는 단계는,눈 검출기 및 입 검출기를 이용하여 상기 카메라 영상으로부터 두 개의 눈 후보 영역과 입 후보 영역을 각각 검출하고,상기 두 개의 눈 후보 영역에서 최초 우측 기준점과 최초 좌측 기준점을 검출하고, 상기 입 후보 영역에서 최초 하측 기준점을 검출하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제4항에 있어서,상기 두 개의 눈 후보 영역은 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴에서 우측 눈을 포함하는 사각형과 좌측 눈을 포함하는 사각형으로 형성되어 상기 최초 우측 기준점은 상기 우측 눈을 포함하는 사각형의 네 선분 중에서 얼굴 외곽쪽에 위치하는 세로 선분의 가운데 지점으로 지정되고, 상기 최초 좌측 기준점은 상기 좌측 눈을 포함하는 사각형의 네 선분 중에서 얼굴 외곽쪽에 위치하는 세로 선분의 가운데 지점으로 지정되며,상기 입 후보 영역은 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴에서 입을 포함하는 사각형으로 형성되어 상기 최초 하측 기준점은 상기 입을 포함하는 사각형의 네 선분 중에서 얼굴 외곽쪽에 위치하는 가로 선분의 가운데 지점으로 지정되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제5항에 있어서,상기 최초 우측 기준점을 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴의 외곽쪽으로 이동시키면서 90°의 가버 필터와 컨벌루션 연산을 수행한 값이 설정된 임계값과 최초로 같거나 최초로 큰 값을 갖는 지점을 최종 우측 기준점으로 검출하고,상기 최초 좌측 기준점을 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴의 외곽쪽으로 이동시키면서 90°의 가버 필터와 컨벌루션 연산을 수행한 값이 설정된 임계값과 최초로 같거나 최초로 큰 값을 갖는 지점을 최종 좌측 기준점으로 검출하고,상기 최초 하측 기준점을 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴의 외곽쪽으로 이동시키면서 0°의 가버 필터와 컨벌루션 연산을 수행한 값이 설정된 임계값과 최초로 같거나 최초로 큰 값을 갖는 지점을 최종 하측 기준점으로 검출하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제6항에 있어서,상기 최초 우측 기준점을 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴의 외곽쪽으로 이동시킴에 있어서, 상기 최초 우측 기준점은 상기 우측 눈을 포함하는 사각형의 네 선분 중에서 얼굴 외곽쪽에 위치하는 세로 선분에 수직하는 방향으로 이동하고,상기 최초 좌측 기준점을 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴의 외곽쪽으로 이동시킴에 있어서, 상기 최초 좌측 기준점은 상기 좌측 눈을 포함하는 사각형의 네 선분 중에서 얼굴 외곽쪽에 위치하는 세로 선분에 수직하는 방향으로 이동하며,상기 최초 하측 기준점을 상기 카메라 영상에 포함된 얼굴의 외곽쪽으로 이동시킴에 있어서, 상기 최초 하측 기준점은 상기 입을 포함하는 사각형의 네 선분 중에서 얼굴 외곽쪽에 위치하는 가로 선분에 수직하는 방향으로 이동하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 우측 기준점, 상기 좌측 기준점 및 상기 하측 기준점으로부터 얼굴 특징점을 검출하는 단계는,상기 우측 기준점과 상기 하측 기준점을 연결하는 제1 기준선분을 생성하는 단계;상기 제1 기준선분 상에 n개의 점을 생성하는 단계;상기 제1 기준선분 상에 생성된 상기 n개의 점을 한 선분의 중심점으로서 각각 포함하고 상기 제1 기준선분에 수직하며 상기 카메라 영상의 경계선과 접하는 길이의 선분을 갖는 n개의 직사각형을 생성하는 단계; 그리고상기 n개의 직사각형을 회전시켜 지면에 수직하는 형태로 조정한 다음, 상기 n개의 직사각형 내에서 90°의 가버 필터와 컨벌루션 연산한 값이 설정된 임계값과 최초로 같거나 최초로 큰 값을 갖는 지점을 n번째 특징점으로 지정하는 단계;를 포함하여 상기 우측 기준점과 상기 하측 기준점 사이의 n개의 특징점들을 추출하고, 상기 좌측 기준점과 상기 하측 기준점에 대해 상기 단계들을 반복하여 상기 좌측 기준점과 상기 하측 기준점 사이의 n개의 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제8항에 있어서,상기 제1 기준선분 상에 생성된 상기 n개의 점을 한 선분의 중심점으로서 각각 포함하고 상기 제1 기준선분에 수직하며 상기 카메라 영상의 경계선과 접하는 길이의 선분을 갖는 n개의 직사각형을 생성하는 단계; 에서,상기 n개의 점을 중심점으로서 포함하는 상기 선분은 가버 필터의 한 변의 길이와 동일한 길이인 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제8항에 있어서,상기 n개의 직사각형을 90°의 가버 필터와 컨벌루션 연산한 값을 설정된 임계값과 비교함에 있어서, 상기 설정된 임계값과 동일하거나 큰 값이 산출되지 않는 경우 특징점을 검출하지 않는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제8항에 있어서,상기 n은 상기 1 기준선분의 길이를 상기 가버 필터 크기의 정사각형의 한 변의 길이로 나눈 최대 자연수인 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 얼굴 특징점으로부터 얼굴 양쪽 외곽선을 계산하는 단계는, 상기 우측 기준점과 상기 하측 기준점, 그리고 그 사이에 검출된 얼굴 특징점을 다항식 곡선 접합 방법을 이용하는 식 1의 이차 곡선 방정식으로부터 오류값 e가 최소가 되는 계수를 계산하고, 상기 좌측 기준점과 상기 하측 기준점, 그리고 그 사이에 검출된 얼굴 특징점을 다항식 곡선 접합 방법을 이용하는 식 1의 이차 곡선 방정식으로부터 오류값 e가 최소가 되는 계수를 계산하여 수행되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 상단 기준점, 상기 우측 기준점 및 상기 좌측 기준점으로부터 얼굴 상단 곡선을 계산하는 단계는,상기 얼굴 상단 곡선은 상기 상단 기준점, 상기 우측 기준점 및 상기 좌측 기준점을 연결하는 곡선으로서, 식 2의 원의 방정식으로부터 산출되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 불필요 영역을 제거하는 단계는, 얼굴 외곽선 외부의 영역의 화소를 0으로 수정함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 불필요 영역을 제거하는 단계 직후에, 얼굴영역의 크기를 정규화하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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제16항에 있어서,상기 얼굴영역의 크기를 정규화하는 단계는,불필요 영역이 제거된 n개의 카메라 영상에 대해서 우측 기준점과 좌측 기준점 사이의 거리를 n개의 w로 지정하는 단계;불필요 영역이 제거된 n개의 카메라 영상에 대해서 상단 기준점과 하단 기준점 사이의 거리를 n개의 h로 산출하는 단계; 그리고,상기 wn와 hn의 평균을 계산하여 n개의 카메라 영상의 얼굴 크기를 정규화하는 단계;로부터 수행되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상의 얼굴 인식 방법
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