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Region-SIFT와 Discriminant SVM 분류기를 이용한 나이 및 성별 인식 장치에 있어서,영상 내 얼굴 영역과 눈, 코 및 입을 포함하는 특징점을 검출하고, 상기 얼굴 영역을 정규화하는 얼굴 정규화부;상기 검출된 특징점을 이용하여 상기 얼굴 영역을 다수의 구역으로 구분하고, Dense-SIFT(Dense Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 각 구역에서 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부;상기 각 구역에서 추출된 특징 벡터를 합쳐서 성별 및 나이 인식을 위한 하나의 Region-SIFT(Region Scale Invariant Feature Transform) 특징 벡터를 생성하고, 상기 생성된 Region-SIFT 특징 벡터에 대해 PCA(Principal Componant Analysis) 알고리즘과 LDA(Linear Discriminant Analysis) 알고리즘을 순차 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 특징 벡터 생성부; 및상기 생성된 Region-SIFT 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine) 학습하여 Discriminant SVM 분류기를 생성하고, 상기 생성된 Discriminant SVM 분류기를 이용하여 성별 및 나이를 인식하는 인식부를 포함하고,상기 Discriminant SVM 분류기는,RBF(Radial Basis Function) SVM 분류기를 이용하여 생성된 성별 분류기, 여성에 대한 나이 분류기 및 남성에 대한 나이 분류기를 스트럭쳐(structure)로 엮어서 생성하고,상기 인식부는,상기 성별 분류기를 이용하되 상기 다수의 구역 중 좌측 상부 및 하부, 우측 상부 및 하부, 턱에 가중치를 부가하여 성별을 인식하고,상기 인식된 성별에 대응하는 나이 분류기를 이용하되 상기 다수의 구역 중 이마, 좌측 눈, 우측 눈, 좌측 볼, 우측 볼에 가중치를 부가하여 나이를 인식하는 나이 및 성별 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 얼굴 정규화부는,상기 검출된 눈의 좌표를 기반으로 다음의 식에 의해 상기 얼굴 영역의 회전 각도를 산출하여 산출된 회전 각도에 대응하게 상기 눈의 기울어짐을 보정하고, 상기 눈의 위치를 상기 얼굴 영역의 1/3 지점에 위치시켜 상기 얼굴 영역을 정규화하는 나이 및 성별 인식 장치:여기서, θ는 회전 각도, Prx는 우측 눈의 X좌표, Pry는 우측 눈의 Y좌표, Plx는 좌측 눈의 X좌표, Ply는 좌측 눈의 Y좌표이다
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제1항에 있어서,상기 특징 벡터 추출부는,상기 얼굴 영역을 좌측 상부 및 하부, 우측 상부 및 하부, 이마, 좌측 눈, 우측 눈, 좌측 볼, 우측 볼, 턱으로 각각 나누어 상기 다수의 구역으로 구분하는 나이 및 성별 인식 장치
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Region-SIFT와 Discriminant SVM 분류기를 이용한 나이 및 성별 인식 장치에 의해 수행되는 나이 및 성별 인식 방법에 있어서,영상 내 얼굴 영역과 눈, 코 및 입을 포함하는 특징점을 검출하고, 상기 얼굴 영역을 정규화하는 단계;상기 검출된 특징점을 이용하여 상기 얼굴 영역을 다수의 구역으로 구분하고, Dense-SIFT(Dense Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 각 구역에서 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 각 구역에서 추출된 특징 벡터를 합쳐서 성별 및 나이 인식을 위한 하나의 Region-SIFT(Region Scale Invariant Feature Transform) 특징 벡터를 생성하고, 상기 생성된 Region-SIFT 특징 벡터에 대해 PCA(Principal Componant Analysis) 알고리즘과 LDA(Linear Discriminant Analysis) 알고리즘을 순차 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 단계;상기 생성된 Region-SIFT 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine) 학습하여 Discriminant SVM 분류기를 생성하는 단계; 및상기 생성된 Discriminant SVM 분류기를 이용하여 성별 및 나이를 인식하는 단계를 포함하고, 상기 Discriminant SVM 분류기는,RBF(Radial Basis Function) SVM 분류기를 이용하여 생성된 성별 분류기, 여성에 대한 나이 분류기 및 남성에 대한 나이 분류기를 스트럭쳐(structure)로 엮어서 생성하고, 상기 성별 및 나이를 인식하는 단계는,상기 성별 분류기를 이용하되 상기 다수의 구역 중 좌측 상부 및 하부, 우측 상부 및 하부, 턱에 가중치를 부가하여 성별을 인식하고,상기 인식된 성별에 대응하는 나이 분류기를 이용하되 상기 다수의 구역 중 이마, 좌측 눈, 우측 눈, 좌측 볼, 우측 볼에 가중치를 부가하여 나이를 인식하는 나이 및 성별 인식 방법
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제6항에 있어서,상기 얼굴 영역을 정규화하는 단계는,상기 검출된 눈의 좌표를 기반으로 다음의 식에 의해 상기 얼굴 영역의 회전 각도를 산출하여 산출된 회전 각도에 대응하게 상기 눈의 기울어짐을 보정하고, 상기 눈의 위치를 상기 얼굴 영역의 1/3 지점에 위치시켜 상기 얼굴 영역을 정규화하는 나이 및 성별 인식 방법:여기서, θ는 회전 각도, Prx는 우측 눈의 X좌표, Pry는 우측 눈의 Y좌표, Plx는 좌측 눈의 X좌표, Ply는 좌측 눈의 Y좌표이다
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제6항에 있어서,상기 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 얼굴 영역의 좌측 상부 및 하부, 우측 상부 및 하부, 이마, 좌측 눈, 우측 눈, 좌측 볼, 우측 볼, 턱으로 각각 나누어 상기 다수의 구역으로 구분하는 나이 및 성별 인식 방법
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