3D head pose estimation and face recognition using range image = 거리영상을 이용한 3차원 얼굴 포즈 추정 및 얼굴인식
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2005
학위논문사항
학위논문(박사)-- Graduate School, Yonsei University : Dept. of Electrical and Electronic Engineering 2005. 8
발행연도
2005
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
ix, 111장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Kwanghoon Sohn
소장기관
In this dissertation, we propose not only a novel 3D head pose estimation but also a three-dimensional (3D) face recognition method using facial curvature shape indexes. Given an unknown range image, we extract invariant facial features based on the facial geometry. We define an Error Compensated Singular Value Decomposition (EC-SVD) for estimating a head pose with facial features. We estimate the initial 3D head pose using the SVD method, and perform a refinement procedure to compensate for the remaining errors. The novelty of this refinement procedure lies in compensating for the error for each rotation axis accurately. For face recognition method, we define and extract distinctive facial shape indexes based on facial curvature characteristics, and we perform dynamic programming and support vector machine for face recognition.Experimental results show that the proposed method is capable of determining the angle of faces accurately over a wide range of poses. Less than 1.6 degree error on average for each axis has been achieved for 3D head pose estimation. In addition, 96.8% and 98.5% face recognition rate have been achieved based on facial shape indexes with dynamic programming (DP) and with support vector machine (SVM) for 300 individuals with seven different poses, respectively.
더보기본 논문에서는 거리영상을 이용한 3차원 얼굴 포즈 추정 및 얼굴인식 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는3차원 얼굴인식 기법은 서로 다른 얼굴 획득 방식의 장비를 이용하여 입력과 DB 얼굴을 획득하는데 사용한다.정확한 얼굴 데이터를 획득하기 위하여 3차원 레이저 스캔방식의 카메라를 사용하여 3차원 얼굴 데이터를 획득한다. 입력의 경우 구조적 조명 방식 (structured light)의 장비를 사용하였다. 구조적 방식의 경우에는 레이저 방식보다 사용하기 편리하고, 값이 싸며, 이동성이 용이하다는 장점으로 인해 입력 데이터의 획득 장비로 적합하다. 입력단과 DB단에서는 각각 획득된 얼굴 데이터의 전처리를 위하여 특징점을 추출하며, 추출된 특징점을 이용하여 머리 부분을 제거하고 입력과 DB얼굴 데이터가 같은 공간 상에 놓이도록 정규화 과정을 수행한다.거리영상이 입력 되었을 때, 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 얼굴의 6개의 특징점을 추출한다. 특징 추출은 깊이 정보가 가장 큰 값을 갖는 코끝점을 중심으로 2개의 눈끝점, 2개의 코및점 그리고 눈썹 중심점을 추출하여 3차원 얼굴 포즈 추정 과정을 수행한다.추출된 특징점을 이용하여 본 논문에서 제안하는 오류 보상 특이치 분해 (EC-SVD)를 이용하여 3차원 얼굴 포즈 추정을 수행한다. 이 기법은 특이치 분해를 이용하여 초기 각도를 추정한 후, 남아있는 오류를 보상하기 위하여 정제과정을 수행한다.얼굴인식 과정에서는 DB와 동일한 공간상으로 정규화된 입력 데이터와 DB얼굴에서 얼굴 형태 색인을 이용한 DP (Dynamic Programming)과 SVM (Support Vector Machine)을 인식 알고리즘으로 사용한다. DP 알고리즘의 경우 먼저 입력 데이터와 DB데이터의 특징점들로 구성된 행렬 형태의 특징 테이블을 구성하고 특징들의 성격에 따라 가중치를 더한 후, 거리 정합을 통하여 3차원 얼굴인식 과정을 수행한다. SVM을 이용한 얼굴 인식의 경우에, 추출된 얼굴 형태 색인점들을 SVM의 입력으로 하여 입력 데이터와 DB 데이터들과 구분 할 수 있는 최적의 평면 방정식을 구해 얼굴 인식을 수행한다.본 실험에서는 BERC(Biometrics Engineering Research Center)에서 제공하는 300명의 얼굴 데이터를 사용하였다. 3차원 얼굴 포즈 추정은 본 논문에서 제안하는 기법으로 수행하여, 각 축으로 1.6도 내의 매우 정확한 결과값을 얻을 수 있다. DP 알고리즘 기반의 얼굴 인식의 경우 얼굴 형태 색인 정합을 수행한 결과 96.8%의 인식률을 보였다. SVM 기반 얼굴 인식의 경우에는 300명이 각각 하나의 클래스를 이루고, 검출 데이터가 입력으로 들어올 때 일대 다의 클래스 분류 방법을 사용하여 인식 수행 결과 98.5%의 인식률을 보였다. 실험을 통해 제한된 3차원 얼굴인식 시스템이 데이터의 훈련과정을 통해 인식을 수행하는 기존의 2차원 얼굴인식에 비해 인식률이 높았고, DP기반의 얼굴인식 수행속도보다 높은 효율성을 얻을 수 있다.
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