일반기술

가변 타원 마스크와 형태학적 특징을 이용한 얼굴 인식 방법

본 발명은 가변 타원 마스크와 형태학적 특징을 이용한 얼굴 인식 방법에 관한 것으로, 입력 영상으로부터 윤곽선을 검출하는 윤곽선 검출단계와; 상기 윤곽선에 가변 타원 마스크의 위치와 크기를 변화시키면서 매핑시켜 가중치를 산출하는 가중치 산출단계와; 상기 가중치의 값을 설정된 얼굴 후보 영역의 가중치 범위와 비교하여, 그 범위 내에 가중치 값이 위치하면 그 영역을 얼굴 후보 영역으로 설정하는 얼굴 후보 영역 검출단계와; 상기 축적 히스토그램을 이용하여 상기 얼굴 후보 영역 내에서 눈 후보 영역을 검출하는 눈 후보 영역 검출단계와; 상기 축적 히스토그램을 이용하여 상기 얼굴 후보 영역 내에서 입 후보 영역을 검출하는 입 후보 영역 검출단계와; 상기 얼굴 후보 영역, 눈 후보 영역 및 입 후보 영역을 이용하여 사람의 얼굴이 가지는 기하학적인 특징과 명암의 특징을 나타내는 파라미터를 산출하는 파라미터 산출단계와; 다양한 얼굴 패턴 영상을 학습시킨 신경 회로망에 상기 파라미터를 입력하여 얼굴영역을 검출하는 얼굴영역 검출단계로 이루어진다. 이와 같은 구성에 의하여 본 발명은 조명 및 배경에 무관하며 안경이나 얼굴을 가리는 머리카락 등의 물체가 있는 경우에도 정확한 얼굴을 검출할 수 있는 효과가 있다.가변 타원 마스크와 형태학적 특징을 이용한 얼굴 인식 방법의 순서도로, Canny 마스크 연산을 통한 윤곽선을 검출하는 단계(S100)와; 가변 타원 마스크를 이용한 얼굴후보 검출단계(S200)와; 축적 히스토그램을 이용한 눈 후보의 쌍을 구하는 단계(S300)와; 영상을 회전시키는 단계(S400)와; 축적 히스토그램을 이용하여 입 영역을 검출하는 단계(S500)와; 신경망 입력 파라미터를 산출하는 단계(S600)와; 신경망 학습과정을 통해 얼굴영역을 추출하는 단계(S700)로 구성된다.구체적으로 설명하자면, 먼저, S100단계에서는 Canny 마스크 연산을 통해 윤곽선을 검출한다.상기 Canny 마스크 연산은 입력영상에서 윤곽선을 찾는 과정으로, 먼저 입력영상의 모든 화소들에 대하여 그 화소 위치에서의 지역적인 밝기 값 변화의 크기와, 필요한 경우 변화방향 까지 윤곽선추출 필터들을 이용하여 계산한다. 그 다음, 다시 모든 화소에 대하여 그 8근방 화소들을 고려하여 중앙의 화소가 밝기 값 변화방향에 있는 8근방중의 다른 두개의 화소 보다 밝기 값 변화 크기가 작다면 윤곽선 후보에서 제외시키는 과정을 반복 하여, 윤곽선 후보 화소들을 압축하면서 최종 윤곽선의 두께를 한 개의 화소 크기로 되도록 한다.상기와 같은 방법으로 입력영상의 윤곽선을 검출한 후, S200단계를 수행한다.S200단계에서는 가변 타원 마스크를 이용한 얼굴 후보 영역을 검출한다.가변 타원 마스크는 사람의 얼굴이 타원형에 가깝다는 것을 적용한 것으로, 사람 얼굴의 가로/세로의 비와 유사한 1:1.4의 비를 적용한 타원 마스크를 사용한다.이 타원 마스크는 입력영상에서의 얼굴크기에 따라 가변적인 것이어야 하며, 아래의 타원방정식을 가지는 타원 마스크를 사용한다.