| 1 |
1
삭제
|
| 2 |
2
키넥트로부터 색상영상 및 깊이영상을 입력받아 얼굴을 추적하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법에 있어서,(a) 영상 내에 얼굴을 추적할 초기 객체를 설정하는 단계;(b) 상기 키넥트로부터 현재 프레임의 색상영상 및 깊이영상을 입력받는 단계;(c) 캠쉬프트 추적법에 상기 색상영상으로부터 백 프로젝션 영상을 생성하여 객체를 추적하되, 상기 깊이영상으로부터 이진 마스크 영상을 생성하여 상기 백 프로젝션 영상을 마스킹하는 단계;(e) 이전 프레임에서 추적된 객체와 현재 프레임에서 추적된 객체 간의 바타차야 거리를 산출하는 단계;(f) 상기 산출된 바타차야 거리에 따라 현재 프레임에서 추적된 객체를 템플릿으로 저장하는 단계;(g) 상기 (c)단계에서 객체를 추적할 수 없는 경우나 상기 (e)단계에서 상기 산출된 바타차야 거리가 사전에 정해진 제2 임계값 이상인 경우, 상기 저장된 템플릿과 현재 프레임 간의 특징점 매칭을 통해 객체를 재추적하는 단계; 및(h) 다음 프레임을 현재 프레임으로, 현재 프레임을 이전 프레임으로 하여, 상기 (b)단계 내지 상기 (g)단계를 반복하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 (g)단계에서, FAST(Features from Accelerated Segment Test) 방법을 적용하여, 상기 저장된 템플릿 및, 현재 프레임 내에서 특징점을 검출하고, 검출된 특징점에 대하여 BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features) 특징 기술자를 구하여 템플릿과 현재 프레임 간의 특징점 매칭을 수행하고, 호모그래프 행렬을 구하여 매칭 결과를 검사하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 (a)단계에서, 하 검출법을 통해 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 초기 객체로 설정하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 (c)단계에서, 이전 프레임의 추적된 객체의 히스토그램을 기반으로 현재프레임의 매 픽셀 마다 추적하는 객체의 히스토그램과 유사성을 0부터 255까지의 밝기값으로 표현하여 백 프로젝션 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 (c)단계에서, 추적된 객체 중심에서의 깊이 값을 읽어와 그 깊이 값과 같은 거리에 있는 픽셀들만을 1로 표현하고 나머지는 0으로 표현하여 이진화된 마스크를 생성하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 (c)단계에서, 상기 백 프로젝션 영상의 각 픽셀 값에, 상기 이진 마스크 영상 내의 대응되는 픽셀값을 곱하여, 마스킹하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 7 |
7
제2항에 있어서,상기 (f)단계에서, 상기 산출된 바타차야 거리가 사전에 정해진 제1 임계값 보다 크고 상기 제2 임계값 보다 작으면, 현재 프레임에서 추적된 객체를 템플릿으로 저장하고, 상기 제1 임계값은 상기 제2 임계값 보다 작은 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
제2항에 있어서,상기 (g)단계에서, 상기 FAST 방법을 적용하여 특징점을 추출할 때, 기준픽셀 P로부터 정의된 16개 주변 픽셀의 밝기 값을 P보다 사전에 정해진 크기 보다 큰 경우, P보다 사전에 정해진 크기 보다 작은 경우, 그 외 경우의 3가지 경우로 분류하고, 주변 픽셀들의 밝기 분포를 16차원의 삼진(Ternary) 벡터로 표현하여, 16차원의 벡터를 결정 트리(Decision Tree)에 입력하여 특징점의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 10 |
10
제2항에 있어서,상기 (g)단계에서, 상기 저장된 템플릿과 현재 프레임 내의 매칭된 적어도 4 쌍의 특징점으로 호모그래피 H를 산출하고, 산출된 호모그래피 H가 [수식 1]과 같을 때, 호모그래피에 대한 판별식 D, Xs Ys, P를 다음 [수식 2]를 통해 산출하여, 상기 판별식이 사전에 정해진 값의 범위 내인지를 판단하여 검사하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 판별식은 다음 [수식 3]과 같은 논리식으로 판단되는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 12 |
12
제2항에 있어서,상기 (g)단계에서, 저장된 템플릿이 다수인 경우, 템플릿들 중 하나를 선정하여, 특징점 매칭을 통해 객체를 재추적하고, 만약 특징점 매칭이 되지 않으면 다른 템플릿을 선정하여 특징점 매칭을 통해 객체를 재추적하는 과정을 반복하는 것을 특징으로 하는 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법
|
| 13 |
13
제2항 내지 제7항, 제9항 내지 제12항 중 어느 한 항의 캠쉬프트 기반의 실시간 얼굴추적 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
