얼굴 특징 정보를 이용한 동작 인식

배철수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배철수

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제5권 제3호

발행연도: 2007.9

수록면: 82 - 88 (7page)

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본 논문에서는 얼굴 특징으로 융합하여 얼굴 동작을 인식하는 방법을 제안하고 있다. 하나의 얼굴 동작은 머리 방향, 시선, 동공 움직임, 주름 발생 등 여러 가지 기하학적 변형으로 나타난다. 그러나 얼굴 동작을 졸음운전 방지와 같은 특정 분야로 한정 한다면 필요한 주요 동작을 몇 가지로 한정 지을 수 있고, 얼굴 특정과 같은 시각 정보들을 효율적으로 검출하여 선택적으로 분석 융합하면 보다 정확한 인식을 할 수 있을 것이다. 제안된 얼굴 동작 인식 시스템은 먼저 적외선 카메라로 눈 검출, 머리 방향 추정, 머리 움직임추정, 얼굴 추적과 주름 검출과 같은 얼굴 특징 등을 감지하고 획득한 특징을 FACS의 AU로 나타낸다. 획득한 AU를 근간으로 동적 베이지안 네트워크를 통하여 각 상태가 일어날 확률을 추론한다. 실험결과 피검자를 대상으로 얼굴동작을 인식한 결과 평균 인식률은 98.6%로 나타났으며 기존의 HMM 방식과 비교하여 약 6.5% 정도 인식률이 향상되었음을 확인 할 수 있었다.

#FACS(Facial Action Coding System) #AU(Action Unit)

참고문헌 (9)

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1. [학술대회논문] - A. Bobick / 1998 / Action recognition using probabilistic parsing / Proc. IEEE Internat. Conf, Computer Vision Pattern Recognition : 196 ~ 202

2. [학술대회논문] - C. Bregler / 1997 / Learning and recognizing human dynamics in video sequences / Proc. IEEE Internat. Conf. Computer Vision Pattern Recognition : 568 ~ 574

3. [학술대회논문] - V. Pavlovic / 2000 / Multimodal speaker detection using error feedback dynamic Bayesian networks / Proc. IEEE Internat. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition

4. [학술대회논문] - C. Morimoto / 2000 / Real-time multiple face detection using active illumination / Proc. Fourth IEEE Internat. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition : 8 ~ 13

5. [단행본] - P. Ekman / 1978 / Facial Action Coding System (FACS): Manual / Consulting Psychologists Press

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배철수

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