광류와 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용한 얼굴 표정 인식
저자
발행사항
서울 : 경기대학교, 2007
학위논문사항
학위논문(석사)-- 경기대학교 일반대학원 : 전자계산학과 컴퓨터그래픽스전공 2008. 2
발행연도
2007
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 52 p : 삽도 ; 26cm.
소장기관
본 논문에서는 실시간 얼굴 표정 인식에 의한 3차원 얼굴 모델을 제어하는 방법을 제안하고 시스템을 구현하였다. 기존의 얼굴 표정 인식은 크게 시공간 기반의 접근법(Spatio-Temporal Approaches)과 공간상 접근법(Spatial Approaches)이 있다. 본 논문에서는 얼굴 특징점들의 움직임의 추적 및 얼굴 표정인식을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안된 얼굴 모델 제어 시스템은 크게 얼굴 영역 검출, 얼굴 특징점 추적, 얼굴 표정 인식으로 구성된다.
얼굴 영역 검출 단계는 얼굴 특징점 추적, 얼굴 표정 인식에 있어서 가장 선행되어야 하는 단계이다. 얼굴 영역을 검출하기 위하여 얼굴의 후보 영역을 검출한 뒤 검출된 후보 영역들 중에서 정확한 얼굴 영역을 검출하는 과정으로 구성된다. 우선 얼굴 후보 영역을 검출하기 위하여 피부색을 표현하기에 적합한 H-T 컬러모델을 이용하여 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역에서 주성분분석과 템플릿 매칭을 이용하여 정확한 얼굴 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역과의 비교를 위한 얼굴 템플릿 영상에 대하여 주성분분석을 통하여 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 축소하여 비교하므로 연산량을 감소시켜 실시간 처리가 가능하도록 하였다.
얼굴 특징점을 추적하기 위하여 광류 알고리즘을 이용한다. 검출된 얼굴 영역에 대하여 눈썹, 눈, 입의 특징점 위치를 결정하고 광류 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 특징점의 움직임을 추적한다. 이와 같이 추출된 움직임 벡터는 표정 인식을 수행한다.
얼굴 표정 인식을 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 적용하여 표정 인식을 수행한다. 기존의 표정 인식 방법에 사용된 모델보다 다양한 표정 변화 패턴을 인식할 수 있는 모델을 통해 추출된 얼굴 특징점들의 움직임 벡터를 이용하여 표정 인식을 수행한다.
This work presents a vision-based facial expression recognition from facial feature tracking in real time. The researches for facial expression recognition divided spatial approaches and spatio-temporal approaches. This system consist of three major phase: face detection, facial feature tracking and facial expression recognition.
The face detection is a first step before facial feature tracking and facial expression recognition. For the face region detected, we extract the candidate face region by H-T skin color model. The H-T skin color model can easily separate the face region from non-face region. For accurate face region detected, principal component analysis and template matching is applied to candidate face region.
Second step is facial feature tracking. At first, facial feature region is extracted by geometry of face in face region. Then feature motion is traced from the sequential input images based on LK optical flow method that proposed by Lucas-Kanade. These motion vector are used to facial expression recognition.
In order to facial expression recognition, we use to hidden markov models. In several established researches for facial expression, it is recognize pattern between normal facial expression and other facial expressions. In this paper, we proposed new pattern model for the facial expression recognition and applied to facial expression recognition in real time.
In experiments, compared to the existing model and more extensive changes to recognize facial expressions can be proved.
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