KR100730571B1 - 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법 - Google Patents

색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 내의 얼굴 등 색상 특징이 뚜렷한 물체를 신속하게 검출하는 방법에 관한 것이다.
색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법은, 검출 대상과의 색상 유사도를 저장한 색상 유사도 테이블, 저장 장치, 영상 입력 수단 및 표시 장치에 접속된 물체 검출 시스템이, 상기 영상 입력 수단으로부터 제공되는 영상의 색상을 이용하여 상기 영상으로부터 상기 검출 대상을 검출하는 방법에 있어서, 상기 영상의 픽셀별로 상기 색상 유사도를 읽어와서 색상 유사도 영상을 얻는 제 1 단계와, 상기 색상 유사도 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누고 상기 블록별로 밀도를 계산하는 제 2 단계와, 상기 밀도가 임계치보다 큰 블록을 선택하여 상기 선택된 블록의 크기를 확장하고 검출 윈도우로 초기화하는 제 3 단계와, 상기 검출 윈도우의 밀도를 계산하는 제 4 단계와, 상기 제 4 단계의 계산 결과 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작으면 상기 제 3 단계로 되돌아가는 제 5 단계와, 상기 제 4 단계의 계산 결과 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작지 않으면 상기 검출 윈도우를 확장하여 확장된 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작아지면 상기 확장된 검출 윈도우 정보를 상기 저장장치에 저장하는 제 6 단계를 포함한다.

Description

색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법{Object detection method using color similarity image}
도 1은 대상 물체 검출을 위한 색상 유사도 영상의 밀도를 이용해서 영역 확장을 나타낸 도면,
도 2는 본 발명에 따른 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법을 실시하기 위한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 시스템에서 물체 검출 방법의 일 실시 예를 단계별로 나타낸 순서도,
도 4는 누적 영상을 이용한 밀도 계산을 나타낸 도면,
도 5는 얼굴 색상 유사도 영상으로부터 얼굴 영역 검출을 나타낸 도면.
본 발명은 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법에 관한 것으로, 특히, 영상 내의 얼굴 등 색상 특징이 뚜렷한 물체를 신속하게 검출하는 방법에 관한 것이다.
종래의 색상을 이용한 물체 검출을 보면, 해당 물체에 대응하는 영상을 세그먼테이션(Segmentation)하여 각 영역을 분할하고, 각 영역 내의 각 픽셀(pixel)을 레이블링(Labeling)함으로써 해당 물체를 검출했다.
그러나 이와 같은 종래의 세그먼테이션 방법은 정밀도에 비해 계산시간이 많이 소요된다. 또한, 영상에서 영역의 일부가 서로 붙어 있는 경우, 두 개의 서로 다른 개체로 분리하기가 어렵다.
이와 같은 종래의 문제점을 극복하기 위해서 전체적 형틀(template) 기반 또는, 부분적 형틀 기반의 검출 방법을 많이 사용하지만, 이 방법 역시 시점 변화나 회전으로 인해 모양이 변할 경우까지 고려해야 하기 때문에, 많은 학습 예제와 형틀이 필요하다. 따라서, 계산량도 자연히 많을 수밖에 없다.
정밀성을 고려한다면 궁극적으로 후자의 방법들을 선택하게 된다. 그러나 이 방법들은 영상의 전체를 형틀 비교를 통해 검색을 수행하기 때문에, 계산시간이 많이 걸리는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 종래 기술을 더욱 개선시킨 것으로, 영상 입력 수단에 의해 제공되는 영상의 색상 유사도 영상을 이용하여, 빠른 시간 내에 빨간공, 파란공과 같이 배경과 색상 특징에 있어 두드러진 물체를 보다 정확하게 찾을 수 있도록 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법은, 검출 대상과의 색상 유사도를 저장한 색상 유사도 테이블, 저장 장치, 영상 입력 수단 및 표시 장치에 접속된 물체 검출 시스템이, 상기 영상 입력 수단으로부터 제공되는 영상의 색상을 이용하여 상기 영상으로부터 상기 검출 대상을 검출하는 방법에 있어서,
상기 영상의 픽셀별로 상기 색상 유사도를 읽어와서 색상 유사도 영상을 얻는 제 1 단계와,
상기 색상 유사도 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누고, 상기 블록별로 밀도를 계산하는 제 2 단계와,
상기 밀도가 임계치보다 큰 블록을 선택하여 상기 선택된 블록의 크기를 확장하고 검출 윈도우로 초기화하는 제 3 단계와,
상기 검출 윈도우의 밀도를 계산하는 제 4 단계와,
상기 제 4 단계의 계산 결과, 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작으면 상기 제 3 단계로 되돌아가는 제 5 단계와,
상기 제 4 단계의 계산 결과, 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작지 않으면 상기 검출 윈도우를 확장하여 확장된 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작아지면 상기 확장된 검출 윈도우 정보를 상기 저장장치에 저장하는 제 6 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 대상 물체 검출을 위한 색상 유사도 영상의 밀도를 이용해서 영역 확장을 나타낸 도면으로, 시험 확장을 통한 밀도 계산 과정과 밀도에 따른 확장 영역 설정 과정을 나타낸다.
동 도면에 있어서, 현재 윈도우를 위, 아래, 좌, 우 등의 네 방향으로 일정 면적만큼 시험확장 후, 그 확장 영역의 밀도를 계산한다.
다음, 상기 계산된 확장 영역의 밀도에 비례하여 각 방향의 확장 크기를 결정한 후, 그 결정된 확장 크기에 따라 영역을 확장한다. 상기 확장 후, 윈도우의 밀도를 계산하여, 그 밀도가 일정 수준 이하이면 확장을 중지하고 현재의 윈도우 위치를 검출 위치로 결정한다.
도 2는 본 발명에 따른 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법을 실시하기 위한 구성도로, 색상 유사도 테이블(14), 저장 장치(16), 및 표시 장치(18)에 각기 접속된 물체 검출 시스템(12)이 영상 입력 수단(10)으로부터 제공되는 영상의 색상을 이용하여 그 영상에서 해당 검출 대상 물체를 검출하도록 구성된다.
동 도면에 있어서, 물체 검출 시스템(12)은 영상 입력 수단(CCD 카메라)(10)으로부터 제공되는 입력 영상의 색상 유사도 영상을 색상 유사도 테이블(14)에 있는 기 학습된 검출 대상의 색상 유사도를 사용하여 픽셀 단위로 계산하고, 그 계산된 색상 유사도 영상의 누적 영상(Integral image)을 계산한다. 물체 검출 시스템(12)은 이 계산된 색상 유사도 영상을 표시 장치(18)를 통해 그레이(gray) 영상으로 표현하여 사용자가 볼 수 있도록 한다.
예를 들어 설명하면, 검출 대상이 얼굴일 경우 즉, 영상 입력 수단으로부터 제공되는 입력 영상으로부터 얼굴을 검출하고자 할 경우에는, 색상 유사도 테이블에는 색상별로 얼굴 색상 유사도(해당 색상이 얼굴 색상과 유사한 정도)가 기 학습되어 구축된다. 물체 검출 시스템(12)은 영상 입력수단(10)으로부터 제공되는 영상의 각 픽셀에 대해 색상 유사도 테이블의 얼굴 색상 유사도를 적용하여, 색상 유사도 영상을 얻는다. 이렇게 얻어진 색상 유사도 영상은 얼굴 색상 유사도가 큰 영역은 진하고, 얼굴 색상 유사도가 작은 영역은 흐린 그레이 영상으로 표현된다.
물체 검출 시스템(12)은 이렇게 얻은 색상 유사도 영상의 누적영상을 계산한다.
물체 검출 시스템(12)은 누적 계산된 색상 유사도 영상을 일정한 크기로 나누어 블록화한 후, 각 블록의 밀도를 계산해서 밀도가 일정 수준인 블록을 선택하고 선택된 블록의 크기를 확장하여, 이를 검출 윈도우로 초기화 한다.
다음, 물체 검출 시스템(12)은 검출 윈도우의 밀도를 계산하고, 검출 윈도우가 일정 수준 이상이면 현재 설정된 검출 윈도우의 사방으로 일정 크기 만큼 검출 윈도우를 확장한다.
이어, 물체 검출 시스템(12)은 확장된 검출 윈도우 영역의 밀도가 일정 수준 미만이면, 검출 윈도우 영역의 가로세로비를 계산하여 검출 대상의 가로세로비와 거리가 가까우면, 즉 검출 윈도우 영역의 가로세로비와 검출 대상의 가로세로비가 유사하면, 저장 장치(16)에 저장한다.
도 3은 본 발명에 따른 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 시스템에서 물체 검출 방법의 일 실시 예를 단계별로 나타낸 순서도이다.
먼저, 물체 검출 시스템(12)은 영상 입력 수단(10)에 의해 제공되는 영상의 색상 유사도 영상을 기 학습된 검출 대상의 색상 유사도 테이블(14)을 사용하여 픽셀 단위로 계산한다(단계 S10). 즉, 색상별로, 검출 대상의 색상과 유사한 정도를 나타내는 색상 유사도를 색상 유사도 테이블로 구축하고, 입력된 영상의 픽셀별로 색상 유사도를 읽어와서 색상 유사도 영상을 얻는다. 이 색상 유사도 영상은 검출 대상과의 색상 유사도 정도에 따라 그레이(gray) 영상으로 표현된다. 물체 검출 시스템(12)은 상기 계산된 색상 유사도 영상을 표시 장치(18)를 통해 그레이 영상으로 표현하여 사용자가 볼 수 있도록 한다.
이후 계산의 편의를 위해, 물체 검출 시스템(12)은 상기 계산된 색상 유사도 영상을 이진화 과정을 거치도록 해서 0과 1의 값으로 이루어지는 영상으로 재구성하고, 이진화된 영상을 이용하여 누적 영상을 계산한다. 이 누적 영상을 이용하면 밀도 계산을 빠르게 할 수 있다.
상기 누적 영상(ii(x,y))은 수학식 1과 같이 계산된다.
Figure 112005010468299-pat00001
이때, i(x',y')는 이진화된 영상이다.
물체 검출 시스템(12)은 상기 계산된 누적 영상을 이용하여 사각형 영역의 밀도를 간단한 수학식으로 계산할 수 있다. 후술하겠지만, 이 발명에서는 사각형 영역의 밀도 계산을 여러 번 수행한다. 누적영상을 이용하면 사각형 영역의 밀도를 쉽게 계산할 수 있는데, 밀도를 계산하고자 하는 사각형 영역의 왼쪽 위점의 좌표가 (xtl,ytl)이고 오른쪽 아래점의 좌표가 (x ,y )인 경우, 해당 사각형 영역의 밀도(d(xtl,ytl,x ,y ))는 아래의 수학식 2와 같이 계산된다.
Figure 112005010468299-pat00002
물체 검출 시스템(12)은 계산된 누적 영상을 검출 대상의 최소 크기의 절반의 크기의 격자로 나누어 블록화한 후, 각 블록의 밀도를 계산한다(단계 S12). 이렇게 누적 영상을 검출 대상의 최소 크기의 절반의 블록으로 나누면, 적어도 하나의 블록이 영상 내의 검출 대상의 영역에 존재하게 된다. 나누어진 각 블록에 대해 수학식 2를 적용하여 밀도를 계산한다.
다음, 물체 검출 시스템(12)은 블록을 순회하며 밀도가 일정 수준 이상인 블록을 선택해서 크기를 배로 확장하여, 이를 검출 윈도우로 초기화 한다(단계 S14).
그런 후, 물체 검출 시스템(12)은 상기 단계 S14에서 초기화된 검출 윈도우 내의 밀도를 계산하여, 밀도가 특정 기준 이상이면 다음 단계로 진행하고, 특정 기준 미만이면 상기 단계 S14로 돌아간다(단계 S16).
이어, 물체 검출 시스템(12)은 상기 단계 S16의 수행 결과, 밀도가 특정 기준 이상이면 도 1과 같이 현재 설정된 검출 윈도우를 사방으로 일정 크기 c만큼 확장한 후, 그 확장된 영역의 밀도를 계산한다(단계 S18). 확장된 영역의 밀도를 dup, ddown, dleft, dright라고 하면, 각 방향으로 확장되는 크기는 수학식 3과 같이 계산된다.
Figure 112005010468299-pat00003
여기서, dth는 확장되는 기준 밀도로, 이 값이 커지면 서서히 확장된다.
또한, 물체 검출 시스템(12)은 검출 윈도우 확장 후, 검출 윈도우 내 영역의 밀도를 계산해서 검출 윈도우 영역의 밀도가 일정 기준 미만이면, 배경이 상당부분 포함되어 있다고 판단하여 확장을 중단하고 다음 단계로 넘어간다. 반면, 검출 윈도우 전체 영역의 밀도가 일정 기준 이상이면 단계 S18로 돌아가서 현재 설정된 검출 윈도우를 사방으로 일정 크기 만큼 다시 확장한다(단계 S20).
물체 검출 시스템(12)은 단계 S20에서 검출 윈도우 영역의 밀도가 일정 기준 미만이면 검출 윈도우 영역의 가로세로비(Aspect ratio)를 계산하여, 검출 대상의 가로세로비와의 차이가 큰 경우 저장하지 않고, 검출 대상의 가로세로비와의 차이가 작은 경우에는 저장 장치(16)에 저장한 후, 단계 S14로 돌아가서 검출을 계속 수행한다(단계 S22). 이때 검출된 영역 내의 블록은 단계 S14의 검출 블록 지정에서 제외된다.
물체 검출 시스템(12)은 단계 S22에서 모든 블록을 순회하면, 그 결과를 저장 장치(16)에 저장하여 이후의 정밀 검출/인식 과정에 사용되도록 하거나, 그 자체로서 검출 결과를 표시 장치(18)에 출력하여 사용자가 볼 수 있도록 한다(단계 S24).
도 5는 얼굴 색상 유사도 영상으로부터 얼굴 영역 검출을 나타낸 도면으로, 왼쪽 도면은 입력 영상과 검출 결과를 적색 윈도우로 표시하고 있고, 우측 도면은 계산 시간 단축을 위해 영상의 해상도를 반으로 줄여서 구한 얼굴 색상 유사도 이미지를 이진화하여, 이 영상으로부터 계산된 얼굴 검출 영역이다. 여기서 발견된 얼굴 위치를 스케일링을 통해 원본 영상에서의 위치를 구한 것이다.
이상에서 본 발명에 대한 기술사상을 첨부도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사 실이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은, 영상 내의 얼굴 등 색상 특징이 뚜렷한 물체를 검출하고자 할 때 계산량이 적기 때문에, 물체를 신속하게 검출할 수 있다. 따라서, 이와 같은 본 발명을 정밀한 물체를 검출 및 인식하는 기기에 응용할 경우, 그 검출 속도 및 인식 속도를 향상시킬 수 있다. 예로, 물체를 검출 및 인식하는 완구나, 색상특징의 변화가 적은 환경에서의 컴퓨터 비전 응용 시스템 개발에 적용될 수 있다.
또한, 본 발명은, 밀도를 이용한 영역 확장을 통해 검출 대상 물체의 대략적인 위치와 크기를 추정하도록 하기 때문에, 검출 대상 물체가 여러 개일 경우에도 검출이 가능하다.
예로, 본 발명을 소니사의 아이보와 같은 완구용 로봇에 적용하여, 그 로봇이 빨간공, 파란공과 같이 배경과 색상 특징에 있어 두드러진 물체를 찾아 추적하여 움직일 수 있도록 할 수 있다. 그 외 얼굴 검출, 자동차 번호판 검출과 같은 컴퓨터 비전 응용 기술에 있어 검출 대상 영역을 빠르게 한정시켜줌으로써 기존의 영상 정밀 검출 시스템의 계산시간을 감소시킬 수 있다.

Claims (8)

  1. 검출 대상과의 색상 유사도를 저장한 색상 유사도 테이블, 저장 장치, 영상 입력 수단 및 표시 장치에 접속된 물체 검출 시스템이, 상기 영상 입력 수단으로부터 제공되는 입력 영상의 색상을 이용하여 상기 입력 영상으로부터 상기 검출 대상을 검출하는 방법에 있어서,
    상기 입력 영상의 픽셀별로 상기 색상 유사도 테이블로부터 상기 색상 유사도를 읽어와서 색상 유사도 영상을 얻는 제 1 단계와,
    상기 색상 유사도 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누고, 상기 블록별로 밀도를 계산하는 제 2 단계와,
    상기 밀도가 임계치보다 큰 블록을 선택하여 상기 선택된 블록의 크기를 확장하고 검출 윈도우로 초기화하는 제 3 단계와,
    상기 검출 윈도우의 밀도를 계산하는 제 4 단계와,
    상기 제 4 단계의 계산 결과, 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작으면 상기 제 3 단계로 되돌아가는 제 5 단계와,
    상기 제 4 단계의 계산 결과, 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작지 않으면 상기 검출 윈도우를 확장하여 확장된 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작아지면 상기 확장된 검출 윈도우 정보를 상기 저장장치에 저장하는 제 6 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 단계에서 얻어진 상기 색상 유사도 영상을 이진화한 후 상기 제 2 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 이진화한 색상 유사도 영상을 이용하여 누적 영상을 계산한 후 상기 제 2 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 단계는,
    상기 색상 유사도 영상을 상기 검출 대상의 최소 크기의 절반 크기의 격자로 나누어 블록화하는 것을 특징으로 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 제 3 단계에서, 상기 선택된 블록의 크기를 두 배로 확장하는 것을 특징으로 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 6 단계에서 상기 검출 윈도우 확장은, 상기 검출 윈도우의 위, 아래, 좌, 우의 일정 확장 영역의 밀도를 계산하고, 상기 확장 영역의 밀도에 비례하여 상기 검출 윈도우를 확장하는 것을 특징으로 하는 색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법.
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  8. 삭제
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바이모달 음성인식기의 시각 특징 추출을 위한 색상 분석과 SVM을 이용한 입술 위치 검출(정지년, 양현승, 정보과학회논문지:소프트웨어 및 응용 제31권 제4호, pages 403~410, 2004.4) *

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