인간-로봇 상호 작용을 위한 얼굴 추적 = Face Tracking for Human-Robot Interaction
저자
발행사항
대전 : 배재대학교 일반대학원, 2009
학위논문사항
학위논문(석사)-- 배재대학교 일반대학원 : 전자공학과 2009. 8
발행연도
2009
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
대전
형태사항
viii, 57 p. ; 26cm
소장기관
인간-로봇의 상호작용(HRI)은, 로봇 사회를 위한 중요한 주제가 되었다. 로봇이 인간과 대화를 함에 있어서도 서로 얼굴을 마주하는 것은 필수적이며 이간에게 친근감 을 줄 수 있다. 얼굴 인식 알고리즘 중에서 처리속도가 빠른 알고리즘은 회전된 얼굴을 인식하지 못하는 단점이 있는데 이 문제를 분 연구에서 다루었다. 효과적으로 인식하기 위하여 이미지를 다운 샘플링하고 움직임을 검지하여 동적인 음지임이 있는 경우에만 얼굴 인식 처리를 하도록 하였다. 회전된 얼굴의 인식 속도를 향상시키기 위하여 중심에서 시계방향/반시계방향으로 번갈아가며 회전하는 방법을 도입하였다. 얼굴이 신식이 된 후에는 얼굴에 해당하는 영역만을 잘라내어 L-K 추적법에서 사용하는 특징점괴 얼굴색을 자동으로 설정 하도록 하여 추적 성능을 향상 시키다. 또한 다른 물체가 얼굴을 부분적으로 가릴 경우 추적을 할 수 없는 문제에 대해서는 자동 설정된 얼굴색 특징을 바탕으로 한 Camshift 법으로 대응하였다.
더보기Human-robot interaction (HRI) has become an important topic for the robotic community as it can generalize the use of robots. The communication of face to face play an important role in human-robot communication, for active HRI scheme, the robot needs to detect human face in its vicinity and track the face for communicating with the human better.
In this thesis, we propose a system for real time RIP multi-view face detection and tracking. We take the image down-sampling processing to reduce the image size for fast rotation, and detect the motion happening to determine whether detect the face or not. The face will be detected just after the motion happened, and will not be detect in static image. There are two type's face detection approaches, one is the Haar-like feature based approach which can detect the face fast , however, this approach can just detect the upright front face, the other is the Neural Network-based approach which can detect the multi-view face, however, it's performance is slow. For detecting the multi-view face fast, we rotate the image to detect the rotated face using haar-like feature based approach. To detect the rotated face more fast, we use the bilateral rotation method to rotate the image. After the face being detected, we extract the face region and detect the corner feature points in this region and tracking these points by using L-K tracking method. The face region is also used to set the skin color information automatically for the color based tracking algorithm when the feature based tracking fails because of another object moving in front of face. For tracking the face using the Pan-Tilt camera, we calculate the coordinate difference between the face center and global image center to move the camera. We test this system by using Sony EVI-D100 Pan-Tilt camera, and it can track the face in real time.
Keywords: Human-robot interaction, Multi-view face detection, Face tracking, Bilateral rotation, Motion detection.
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