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복수의 연속 얼굴 영상을 입력받는 입력부;상기 복수의 연속 얼굴 영상에서 특징 점을 검출하는 검출부;상기 검출된 특징 점을 이용하여, 미리 설정된 복수의 품질 측정 항목 별로 각 얼굴 영상에 대하여 품질을 측정하여 상기 각 얼굴 영상의 복수의 품질 측정 값을 산출하는 품질 측정부;상기 복수의 품질 측정 값 중 적어도 둘을 적응적으로 선택하고, 상기 선택된 품질 측정 값을 퍼지 논리(Fuzzy Logic)에 입력하여 산출된 출력 값으로 상기 각 얼굴 영상의 품질 점수를 산출하는 점수 산출부;상기 품질 점수를 기준으로 상위로부터 미리 설정된 개수의 연속 얼굴 영상을 선택하는 선택부; 및상기 선택된 연속 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 인식을 수행하는 얼굴 인식부를 포함하되,상기 품질 측정부는 등록된 머리 포즈와 예측한 머리 포즈의 차이 정도, 얼굴 영상의 조명 변화 정도, 얼굴 영상의 샤프니스(sharpness), 검출된 눈의 개방 정도, 얼굴 영상의 콘트라스트(contrast) 및 해상도(image resolution) 중 적어도 둘을 측정하여 복수의 품질 측정 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 점수 산출부는 상기 품질 측정 항목 별로, 상기 복수의 연속 얼굴 영상의 품질 측정 값들의 분산 값을 산출하고, 상기 산출된 분산 값을 비교하여 상기 분산 값이 높은 미리 설정된 개수의 품질 측정 항목을 적응적으로 선택하고, 상기 선택된 품질 측정 항목에 해당하는 품질 측정 값을 상기 퍼지 논리의 입력에 이용함으로써, 적응적으로 품질 측정 값을 선택하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정 값은 상기 퍼지 논리에 적용하기 위하여 0에서 1사이로 정규화하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정부는 상기 특징 점의 위치에 기반하여 얼굴 인식 대상의 회전 각도를 측정하고, 상기 측정된 회전 각도와 등록된 회전 각도를 비교하여 차이 값을 품질 측정 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정부는 얼굴 영상에서 검출되는 얼굴 영역의 좌우 구분 선을 기준으로 좌우 대칭 정도를 측정하여 얼굴 영상의 조명 변화 정도를 품질 측정 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정부는 얼굴 영상의 픽셀 값과 상기 픽셀 값에 로우패스 필터를 적용한 결과값의 차이를 획득함으로써, 중간 주파수 및 고주파수 성분이 반영된 샤프니스(sharpness)를 품질 측정 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정부는 수평축으로 투사된 검은 픽셀수의 표준 편차를 이용하여 산출되는 눈의 개방 값을 품질 측정 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정부는 얼굴 영상의 누적 히스토그램에서 25% 및 75% 위치에서의 픽셀 최대값의 차이를 픽셀 밝기 값으로 나눈 값을 콘트라스트 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 품질 측정부는 검출된 양 눈 사이의 거리를 해상도 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 얼굴 인식부는 상기 선택된 연속 얼굴 영상의 품질 점수의 합과 선택된 각 연속 얼굴 영상의 품질 점수의 비로 상기 선택된 각 연속 얼굴 영상의 가중치를 산출하고, 상기 산출된 가중치를 이용하여 얼굴 인식을 수행하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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얼굴 인식 장치가 복수의 연속 얼굴 영상을 이용하여 수행하는 얼굴 인식 방법에 있어서,상기 복수의 연속 얼굴 영상을 입력받는 단계;상기 복수의 연속 얼굴 영상에서 특징 점을 검출하는 단계;상기 검출된 특징 점을 이용하여, 미리 설정된 복수의 품질 측정 항목 별로 각 얼굴 영상에 대하여 품질을 측정하여 상기 각 얼굴 영상의 복수의 품질 측정 값을 산출하는 단계;상기 복수의 품질 측정 값 중 적어도 둘을 적응적으로 선택하는 단계;상기 선택된 품질 측정 값을 퍼지 논리(Fuzzy Logic)에 입력하여 산출된 출력 값으로 상기 각 얼굴 영상의 품질 점수를 산출하는 단계;상기 품질 점수를 기준으로 상위로부터 미리 설정된 개수의 연속 얼굴 영상을 선택하는 단계; 및상기 선택된 연속 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 인식을 수행하는 단계를 포함하되,상기 각 얼굴 영상의 복수의 품질 측정 값을 산출하는 단계는,등록된 머리 포즈와 예측한 머리 포즈의 차이 정도, 얼굴 영상의 조명 변화 정도, 얼굴 영상의 샤프니스(sharpness), 검출된 눈의 개방 정도, 얼굴 영상의 콘트라스트(contrast) 및 해상도(image resolution) 중 적어도 둘을 측정하여 복수의 품질 측정 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
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제12항에 있어서,상기 복수의 품질 측정 값 중 적어도 둘을 적응적으로 선택하는 단계는,상기 품질 측정 항목 별로, 상기 복수의 연속 얼굴 영상의 품질 측정 값들의 분산 값을 산출하는 단계;상기 산출된 분산 값을 비교하여 상기 분산 값이 높은 미리 설정된 개수의 품질 측정 항목을 선택하는 단계; 및상기 선택된 품질 측정 항목에 해당하는 품질 측정 값을 상기 퍼지 논리의 입력으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
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제12항에 있어서,상기 얼굴 인식을 수행하는 단계는,상기 선택된 연속 얼굴 영상의 품질 점수의 합과 선택된 각 연속 얼굴 영상의 품질 점수의 비로 상기 선택된 각 연속 얼굴 영상의 가중치를 산출하고, 상기 산출된 가중치를 이용하여 얼굴 인식을 수행하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
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제12항, 제13항 및 제15항 중 어느 한 항의 얼굴 인식 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체
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