A study on the face expressive recognition based on the skin color and the face geometric characteristics
저자
발행사항
Daejeon : Graduate School of PaiChai Univeristy, 2010
학위논문사항
Thesis(M.A.)-- Graduate School of PaiChai Univeristy : Department of Computer Engineering Major of Computer Engineering 2010. 8
발행연도
2010
작성언어
영어
주제어
DDC
621.3994 판사항(22)
발행국(도시)
대한민국
기타서명
피부색상과 기하특징에 기반한 얼굴표정인식
형태사항
vii, 77 leaves : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
참고문헌: p. 69-72
소장기관
Human face detection and recognition technology is one of the most challenging research subjects in pattern recognition and computer vision. Because human face has stable skin color and facial features, compared with other background objects, it has strong uniqueness. Therefore, it has its own advantages to carry out human face detection and recognition based on skin color. Facial expression recognition has extensive application future, which has gradually become the hotspot of the human-computer interaction. Facial expression recognition is the essence of the intelligence and nature human-computer interaction. To realize the nature and harmonious human-computer interaction must make the computer understand the emotion and intention. It is important to develop the automatic classification of facial expression. Hence, this paper carries out technical studies on human face detection and recognition based on skin color and facial expression recognition based on geometrical features.
In this paper, we investigate three issues: firstly, to conduct face region detection based on skin color, extracting face region from image by using histogram statistical method; secondly, to construct and recognize human face feature values in the separated human face region; thirdly, to carry out facial expression analysis and recognition based on geometrical features. Contributions of the paper include:
1) Implement face detection and positioning from complex environment based on skin color model. The Gaussian skin model is constructed in the YCbCr space. By calculating skin similarity and conducting threshold segmentation, skin and non-skin region is segmented. Perform histogram statistics to binary image. According to the distribution and combining horizon and vertical histogram, the face region is marked.
2) Present a self-adaptive nonlinear illumination compensation for color image. The image is collected by environment conditions, especially the light orientation, bright and color, which have a great relation with the correct rate of the face detection. In this paper, different spatial-domain based compensation methods are integrated to equilibrate illumination. The too bright and too dark parts of image adjust automatically. Use nonlinear transformation to change the contrast ratio of the image and eliminate the shade.
3) Separate organs based on color to construct quotient feature values and recognize different faces. Face features have great differences in color, therefore, the components could be separated in rgb-color-space, and feature values are constructed for face recognition. This method is robust to pose, expression and imaging distance.
4) This paper depicts the change of facial expression with the following features: the slope of the endpoints of the eyebrow and eye, the ratio of the opening of up-down lips, the ratio of the distance of up-down lips and left-right corner.
5) This paper develops the face recognition and facial expression recognition system in VC++6.0 based on these researches. The experiment shows that the algorithms presented by this paper are effective and the system has the characteristic of the real-time.
얼굴검출과 식별기술은 패턴인식과 기계적 시각 구역에서 중요한 연구과제 중 하나이다. 사람의 얼굴은 안정적인 피부색상과 눈、눈썹、입술등의 특징이 있고, 다른 물체의 색깔과 비교했을때 비교적 강한 독특성이 있다. 때문에 피부색상에 기반하여 얼굴을 검출하고 인식하는것은 그 의미가 있다. 얼굴표정 인식은 광범한 응용전망이 있으며, 현재 사람과 컴퓨터 교류구역에서 연구 가치가 충분히 있는 부문이다. 표정식별을 위하여 자연스럽고 조화로운 교감구축 시스템을 실현하려면 반드시 컴퓨터가 사람의 감정과 의도를 이해할수 있도록 해야한다. 이를 위하여 사람의 얼굴표정 자동분류 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 피부색상과 기하표정 특징 정보에 기반한 얼굴 검출과 인식기술에 대하여 연구하고 그 시스템을 구현하였다. 기하적 특징에 기반하여 얼굴 표정을 분석하고 인식하는데는 다음과 같은 3개 부분으로 나누어 진행하였다. 첫째는 피부색상에 기반한 얼굴구역 검출, 이것은 히스토그램 통계방법으로 이미지중의 얼굴구역을 추출한다. 둘째는 분할한 얼굴구역내에서 얼굴표정 분석과 인식을 행한다. 셋째는 기하특징에 기반하여 얼굴표정을 분석하고 인식한다.
본 논문은 다음과 같은 연구결과를 도출하였다.
1) 피부색모델을 이용하여 히스토그램 통계방법으로 얼굴구역을 검출하고 위치를 추적한다. YCbCr 색채공간에서 가우스클러스터링모델을 구축한다. 피부색 유사도를 계산하여 임계치분할 하고 피부색과 비피부색구역을 분할한다. 이진화 처리된 이미지에대하여 히스토그램 통계를 행하고 분포상황에 따라 히스토그램 통계법으로 얼굴구역을 표시한다.
2) 얼굴 이미지의 조정을 위하여 적응적 색채조명 보정밥법을 사용한다. 이미지 수집조건, 특히 조명조건은 광원방향, 명암, 색채를 포함하여 모두 이미지 효과에 영향을 준다. 따라서 채색이미지중의 얼굴 검출에도 영향을 미친다.
본 논문에서 사용한 조명보정방법은 다른 조명조건에서 다른 공역을 기반하는 해결방법을 용합하였으며 이미지의 지나치게 밝거나 지나치게 어두운점에 대해 자동조정을하고 비선형변환으로 이미지의 대비도를 조정하고 그림자를 제거한다.
3) 추출한 얼굴구역에서 눈、눈썹、입술등의 정보를 추출하고 비례도에 기반한 얼굴특징벡터를 구축하여 얼굴인식을 실행한다. 사람의 정보의 색상 차이점이 분명한 특징을 이용하여 통계분석방법으로 RGB공간에서 각자의 색채분량구역을 획득하고, 이것으로 얼굴의 각기관을 분리한다. 또 각 기관의 면적과 크기를 이용하여 비례도에 기반하는 방법으로 얼굴특징벡터를 구축하고 얼굴 인식을 행한다. 이방법은 특징벡터가 얼굴의 안정적이고, 독특한 성질을 유지한다.
4) 본 연구의 특징으로는 얼굴표정의 변화를 묘사하였다. 눈썹 및 눈의 끝점사이의 경사도, 중점과 두 끝점직선 사이의 거리, 입의 상하입술과 입가사이의 경사 및 상하입술의 거리와 좌우 입가의 거리사이의 비례, 본문에서는 이 몇가지 특징정보에 대하여 추출하였다.
5) 본 연구는 VC++6.0을 사용하여 얼굴 및 표정 인식 시스템을 구축하였으며 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 유효성을 검증하였다.
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