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미리 저장된 3차원 표준 얼굴 모델에 기초하여 입력 3차원 얼굴 데이터를 3차원 강체변환(3D rigid transformation) 하여 보정한 제1 얼굴 데이터를 생성하는 생성부; 및상기 제1 얼굴 데이터의 좌우 대칭 모델인 제1 대상 특화 정면모델을 생성하고, 상기 생성된 제1 대상 특화 정면모델에 기초하여 상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 보정하는 보정부를 포함하고,상기 보정부는,상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 생성된 제2 얼굴 데이터의 어느 한 좌표 평면 상에서 좌우 대칭인 제2 대상 특화 정면모델을 생성하고, 상기 생성된 제2 대상 특화 정면 모델을 기초로 상기 제2 얼굴 데이터를 2차원 강체변환 하여 추가 보정하는 얼굴 자세 보정 장치
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2
제1항에 있어서,상기 생성부는, 입력 3차원 얼굴 데이터를 투영(projection) 하여 획득한 2차원 얼굴 영상으로부터 복수 개의 특징점을 추출하는 추출부;상기 3차원 표준 얼굴 모델에 대한 상기 추출된 복수 개의 특징점의 대응 관계를 기초로 상기 입력 3차원 얼굴 데이터의 자세를 추정하는 추정부;상기 추정된 자세를 정면 자세로 강체 변환하기 위한 제1 변환 벡터를 계산하는 계산부; 및상기 제1 변환 벡터에 기초하여 상기 입력 3차원 얼굴 데이터를 강체변환(rigid transformation)하여 상기 제1 얼굴 데이터를 생성하는 변환부를 포함하는 얼굴 자세 보정 장치
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3
제1항에 있어서,상기 보정부는,상기 제1 얼굴 데이터의 Y축 기준으로 제1 면의 3차원 점들을 제2 면에 대칭 이동 및 복사하여 상기 제1 대상 특화 정면모델을 생성하는 모델 생성부; 및ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘, SVD(Singular Value Decomposition) 알고리즘 및 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 얼굴 데이터를 상기 제1 대상 특화 정면모델에 정합하기 위한 제2 변환 벡터를 계산하고, 상기 제2 변환벡터에 기초하여 상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 보정하는 변환벡터 계산부를 포함하는 얼굴 자세 보정 장치
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4
제3항에 있어서,상기 변환벡터 계산부는,상기 제2 변환 벡터를 반복 계산하여 획득한 제2 값을 이전 계산 결과인 제1 값과 비교하고, 상기 비교 결과 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 차이가 미리 지정된 임계치보다 작으면 최종 변환 벡터를 결정하는 얼굴 자세 보정 장치
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삭제
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제3항에 있어서,상기 모델 생성부는, 상기 제2 얼굴 데이터에서 어느 하나의 좌표축 정보를 제거하고, 두 개의 좌표축 정보를 이용하여 좌우 대칭인 상기 제2 대상 특화 정면 모델을 생성하며, 상기 변환벡터 계산부는, ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘, SVD(Singular Value Decomposition) 알고리즘 및 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제2 얼굴 데이터를 상기 제2 대상 특화 정면모델에 정합하기 위한 제3 변환 벡터를 계산하고, 상기 제3 변환 벡터에 기초하여 상기 제2 얼굴 데이터를 2차원 강체 변환하여 보정하는 얼굴 자세 보정 장치
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7
입력 3차원 얼굴 데이터로부터 획득한 적어도 하나의 얼굴 특징점에 기초하여 대상자의 정면 얼굴에 연관되는 제1 얼굴 데이터를 생성하는 생성부; 및상기 제1 얼굴 데이터의 좌우 대칭 모델인 제1 대상 특화 정면모델을 생성하고, 상기 생성된 제1 대상 특화 정면모델에 기초하여 상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 보정하는 보정부를 포함하고,상기 보정부는,상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 생성된 제2 얼굴 데이터의 어느 한 좌표 평면 상에서 좌우 대칭인 제2 대상 특화 정면모델을 생성하고, 상기 생성된 제2 대상 특화 정면 모델을 기초로 상기 제2 얼굴 데이터를 2차원 강체변환 하여 추가 보정하는 얼굴 자세 보정 장치
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8
제7항에 있어서,상기 보정부는,상기 제1 얼굴 데이터의 Y축 기준으로 제1 면의 3차원 점들을 제2 면에 대칭 이동 및 복사하여 상기 제1 대상 특화 정면모델을 생성하는 모델 생성부; 및ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘, SVD(Singular Value Decomposition) 알고리즘 및 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 얼굴 데이터를 상기 제1 대상 특화 정면모델에 정합하기 위한 변환 벡터를 계산하는 변환벡터 계산부를 포함하는 얼굴 자세 보정 장치
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9
미리 저장된 3차원 표준 얼굴 모델에 기초하여 입력 3차원 얼굴 데이터를 3차원 강체변환(3D rigid transformation) 하여 보정한 제1 얼굴 데이터를 생성하는 단계; 및상기 제1 얼굴 데이터의 좌우 대칭 모델인 제1 대상 특화 정면모델을 생성하고, 상기 생성된 제1 대상 특화 정면모델에 기초하여 상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 보정하는 단계를 포함하고,상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 생성된 제2 얼굴 데이터의 어느 한 좌표 평면 상에서 좌우 대칭인 제2 대상 특화 정면모델을 생성하는 단계; 및상기 제2 대상 특화 정면모델에 기초하여 상기 제2 얼굴 데이터를 2차원 강체변환 하여 추가 보정하는 단계를 더 포함하는 얼굴 자세 보정 방법
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10
제9항에 있어서,상기 제1 얼굴 데이터를 생성하는 단계는, 입력 3차원 얼굴 데이터를 투영(projection) 하여 획득한 2차원 얼굴 영상으로부터 복수 개의 특징점을 추출하는 단계;상기 3차원 표준 얼굴 모델에 대한 상기 추출된 복수 개의 특징점의 대응관계를 기초로 상기 입력 3차원 얼굴 데이터의 자세를 추정하는 단계;상기 추정된 자세를 정면 자세로 강체 변환하기 위한 제1 변환 벡터를 계산하는 단계; 및상기 제1 변환 벡터에 기초하여 상기 입력 3차원 얼굴 데이터를 강체변환(rigid transformation) 하여 상기 제1 얼굴 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 얼굴 자세 보정 방법
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11
제9항에 있어서,상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 보정하는 단계는, 상기 제1 얼굴 데이터의 Y축 기준으로 제1 면의 3차원 점들을 제2 면에 대칭 이동 및 복사하여 상기 제1 대상 특화 정면모델을 생성하는 단계;ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘, SVD(Singular Value Decomposition) 알고리즘 및 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 얼굴 데이터를 상기 제1 대상 특화 정면모델에 정합하기 위한 제2 변환 벡터를 계산하는 단계; 및상기 제2 변환 벡터에 기초하여 상기 제1 얼굴 데이터를 3차원 강체변환 하여 보정하는 단계를 포함하는 얼굴 자세 보정 방법
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제11항에 있어서,상기 제2 변환 벡터를 반복 계산하여 획득한 제2 값을 이전 계산 결과인 제1 값과 비교하는 단계; 및상기 비교 결과 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 차이가 미리 지정된 임계치보다 작으면 최종 변환 벡터를 결정하는 단계를 더 포함하는 얼굴 자세 보정 방법
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삭제
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제9항에 있어서,상기 제2 얼굴 데이터를 2차원 강체변환 하여 추가 보정하는 단계는,상기 제2 얼굴 데이터에서 어느 하나의 좌표축 정보를 제거하고, 두 개의 좌표축 정보를 이용하여 좌우 대칭인 제2 대상 특화 정면모델을 생성하는 단계;ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘, SVD(Singular Value Decomposition) 알고리즘 및 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제2 얼굴 데이터를 상기 제2 대상 특화 정면모델에 정합하기 위한 제3 변환 벡터를 계산하는 단계; 및상기 제3 변환 벡터에 기초하여 상기 제2 얼굴 데이터를 2차원 강체변환 하여 보정하는 단계를 포함하는 얼굴 자세 보정 방법
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