스테레오 영상 기반 포즈 변화에 강인한 2.5차원 얼굴인식 = Pose invariant 2.5D face recognition using stereo images
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2005
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 전기전자공학과 2005.2
발행연도
2005
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
v, 61장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 손광훈
소장기관
본 논문에서는 기존의 2차원 얼굴인식 시스템의 문제점을 보완하기 위한 방법으로 3차원 얼굴 데이터베이스를 사용하고 스테레오 영상을 입력 영상으로 이용하는 2.5차원 얼굴인식 시스템을 제안한다. 또한 2.5차원 얼굴인식 시스템에 사용되는 부분 알고리즘으로써 스테레오 영상의 변이 정보와 모서리 정보를 함께 이용하는 관심 객체를 추출하는 방법과 스테레오 영상의 변이 정보를 이용한 2차원 - 3차원 얼굴 포즈 추정 방법도 제안하였다.3차원 레이저 스캐너를 통해 획득된 3차원 얼굴 데이터는 얼굴의 구조적 특징을 기반으로 정규화 된다. 이렇게 정규화된 3차원 얼굴 데이터와 얼굴의 구조적 특징점 정보를 묶어 3차원 얼굴 데이터베이스를 구성한다. 스테레오 카메라로 획득된 영상은 스테레오 영상 보정 과정을 거쳐 입력 영상으로 사용된다.스테레오 영상의 변이 정보와 모서리 정보를 이용하여 추출된 관심 객체는 Gabor-like 필터와 템플릿 정합에 의해 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분되며, 동시에 얼굴 영역일 경우 2차원에서의 특징점까지 추출한다. 추출된 2차원 특징점은 변이 정보와 결합하여 3차원 특징점을 구성하고, 이 특징점과 3차원 얼굴 데이터베이스 정규 모델을 비교함으로써 2차원 - 3차원 얼굴 포즈 추정을 수행한다. 이와 동시에 특징점의 위치 정보를 이용하여 3차원 후보 얼굴들은 선택한다.2차원 - 3차원 얼굴 포즈 추정에 의해 추정된 포즈 변화는 3차원 후보 얼굴들에 적용되어, 3차원 후보 얼굴들이 입력 영상과 동일한 포즈를 가지게 한다. 이렇게 포즈 보정을 수행한 다음 평면 투영 방법으로 포즈 보정된 2차원 후보 얼굴들을 생성하고, 선형 밝기 보정 방법에 의해 입력 영상에 적합하도록 영상의 밝기를 보정한다. 최종적으로 포즈 및 밝기 보정된 2차원 후보 얼굴들과 스테레오 입력 영상을 Discrete Cosine Transform (DCT) 기반의 인식 방법에 의해 비교함으로써 인식 결과를 출력한다. 이와 같은 방식으로 200명의 DB에서 총 7가지 포즈 변화에 대해 모의 실험한 결과 평균 5.57도, 최대 18.6도의 포즈 추정 오차를 보였으며, 평균 89%, 최저 81%의 인식률을 보였다. 정면 영상으로부터 많은 변화가 발생할수록 그리고 얼굴의 상하 변화가 클수록 큰 포즈 추정 오차와 낮은 얼굴 인식률을 나타내었다.
더보기This thesis presents a 2.5 dimensional face recognition system that has 2 dimensional stereo input images and 3 dimensional face database. A disparity estimation can be done with stereo input images. The proposed system detects and localizes a interesting object by using the disparity and a edge detection. The disparity is also used for 2D - 3D pose estimation in this system. 3D face data acquired by 3D laser scanner have to be normalized based on the geometrical characteristics of a face. These face data and their facial feature points are consist of a set of database. Face images obtained by stereo cameras are used for input data after being compensated. The interesting objects extracted by using the disparity information and edge information of stereo images are devided to face region and non-face region based on the template matching and Gabor-like filter. If the extract object is the face region, we can extract facial features directly. These features combined with the disparity information consist of 3D facial feature points. We compensate pose variations by comparing the feature points of 2D stereo images with these of 3D bormal face model, and select face candidates by using the relation of feature points.3D face data are pose compensated based on the 2D - 3D pose estimation result so that the 3D face data have the same pose as the 2D stereo input images. After pose compensation has been done, the 3D data are projected into 2D image plane. The created face image has different light condition from the input images. We compensate the light condition of the created image by linear illumination compensation method. Finally, the pose and illumination compensated candidate 2D face data are compared with stereo input images by a face recognition method based on DCT(Discrete Cosine Transform).The experiment was performed with 1400 stereo face images, which are consisted of 200 people with 7 different pose variation. The maxium pose estimation error was 18.6 degree, and the recognition rate was average 89% and minimum 81%. As the pose are far from front, the recognition rate and pose estimation got worse. Especially, up and down pose variation affects the recognition rate more than right and left pose variation.
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