KR101082842B1 - 영상을 이용한 얼굴 인식 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상을 이용한 얼굴 인식 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 일반 얼굴 영상이나 가시광선/적외선의 얼굴 영상을 카메라를 통해 획득하고, 영상 변환 및 특징 추출과정을 통해 기 저장된 특징 벡터와의 특징을 비교하여 얼굴을 인식함으로써, 기존의 적외선 얼굴인식 방법에서와 같이 일반 얼굴 영상의 장점을 활용하지 못할 뿐만 아니라 일반 얼굴 영상 인식 방법에 비하여 성능이 저하되는 문제점을 해결할 수 있다. 또한 본 발명은 조명 환경에 따라 일반 얼굴 영상이나 적외선 얼굴 영상을 사용하여 얼굴을 인식함으로써, 조명 변화에 견실한 얼굴 인식을 가능하게 한다.
특징 벡터, 영상, 카메라, 인식

Description

영상을 이용한 얼굴 인식 방법 및 그 장치{FACE RECOGNITION METHOD BY USING FACE IMAGE AND APPARATUS THEREOF}
본 발명은 영상을 이용한 얼굴 인식 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게 설명하면 일반 얼굴 영상이나 가시광선/적외선의 얼굴 영상을 카메라를 통해 획득하고, 영상 변환 및 특징 추출과정을 통해 기 저장된 특징 벡터와의 특징을 비교하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부 및 정보통신연구진흥원의 IT성장동력기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2007-S-020-02, 과제명: 프라이버시 보호형 바이오인식 시스템 개발].
주지된 바와 같이, 얼굴 인식은 카메라를 통해 입력되는 얼굴 영상을 템플릿(templates)과 비교하여 사람을 식별하는 것을 의미한다. 이러한 얼굴 인식을 위한 기술은 얼굴의 각 구성요소의 특징값과 상호관계를 비교하는 기술과, 얼굴의 가장 중요한 이미지 데이터를 데이터베이스(DataBase, 이하 DB라 함)에 저장되어 있는 얼굴의 데이터와 비교하여 매칭(matching)하는 기술로 구분된다.
얼굴 영상은 원래의 3차원 얼굴이 2차원으로 투영(projection)된 것이기 때문에 깊이와 크기 및 회전등의 인식에 있어서 중요한 여러 정보의 손실이 있고, 기본적으로 패턴으로서 얼굴이 가지는 복잡성과 조명이나 배경 등의 환경의 복잡성 등으로 인하여 얼굴을 인식하는데 어렵다.
또한, 가시광선 얼굴 영상을 이용하는 얼굴 인식은 실외 환경이나 어두운 환경 등 조명 변화가 있는 환경에서의 인식률이 떨어진다. 이러한 점을 해결하기 위해 조명 보정과 같은 많은 연구가 진행되고 있지만 부분적 개선이나 해결에 만족할 수밖에 없는 것이 현 실정이다.
그러나, 상술한 바와 같은 종래의 조명 문제를 극복하기 위해 적외선 영상을 이용한 얼굴 인식 방법이 그 대안으로 언급되고 있으며, 이러한 적외선 영상을 이용한 얼굴 인식 방법에는 휴대 단말기 활용을 위한 '적외선 얼굴 인증방법' 이 있지만, 이 방법은 조명 변화가 심한 휴대 단말에서 사용하는데는 효과적이지만 일반 얼굴 영상의 장점을 활용하지 못할 뿐만 아니라 일반 얼굴 영상 인식 방법에 비하여 성능이 저하되는 문제점이 있다.
이에, 본 발명의 기술적 과제는 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 가시광선/적외선 얼굴 영상 획득이 가능한 카메라를 이용하여 조명 환경이 적절한 곳에서는 일반 얼굴 영상을 활용하고, 복도와 같이 어두운 환경에서는 적외 선 얼굴 영상을 활용하여 특징을 추출하고, 기 저장된 특징 벡터와의 특징을 비교하여 얼굴을 인식할 수 있는 영상을 이용한 얼굴 인식 방법 및 그 장치를 제공한다.
본 발명의 일 관점에 따른 영상을 이용한 얼굴 인식 방법은, 인식 대상자들의 특징 벡터를 얼굴 특징 벡터 DB에 저장하는 단계와, 카메라에 의해 촬영된 얼굴 영상을 분석하는 단계와, 상기 얼굴 영상이 적외선 영상일 경우, 상기 적외선 영상에 대해 기 설정된 영상 처리 기법을 적용하여 상기 적외선 영상을 변환하는 단계와, 상기 얼굴 영상이 가시광선 영상일 경우, 일반 영상으로 판별하여 제공하는 단계와, 상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상으로부터 특징 벡터를 추출하는 단계와, 상기 저장된 특징 벡터들과 상기 추출된 특징 벡터간을 비교하여 얼굴을 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 다른 관점에 따른 영상을 이용한 얼굴 인식 장치는,인식 대상자들의 특징 벡터를 저장하는 얼굴 특징 벡터 DB와, 카메라에 의해 촬영된 얼굴 영상을 분석하여 가시광선 영상일 경우, 일반 영상으로 판별하여 제공하는 영상 분석부와, 상기 얼굴 영상이 적외선 영상일 경우, 상기 적외선 영상에 대해 기 설정된 영상 처리 기법을 적용하여 상기 적외선 영상을 변환하는 영상 변환부와, 상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상으로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 추출부와, 상기 저장된 특징 벡터들과 상기 추출된 특징 벡터간을 비교하여 얼굴을 인식하는 특징 비교부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
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본 발명은 일반 얼굴 영상이나 가시광선/적외선의 얼굴 영상을 카메라를 통해 획득하고, 영상 변환 및 특징 추출과정을 통해 기 저장된 특징 벡터와의 특징을 비교하여 얼굴을 인식함으로써, 기존의 적외선 인식 방법에서와 같이 일반 얼굴 영상의 장점을 활용하지 못할 뿐만 아니라 일반 얼굴 영상 인식 방법에 비하여 성능이 저하되는 문제점을 해결할 수 있다.
또한 본 발명은 조명 환경에 따라 일반 얼굴 영상이나 적외선 얼굴 영상을 사용하여 얼굴을 인식함으로써, 조명 변화에 견실한 얼굴 인식을 가능하게 하는 이점이 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상을 이용한 얼굴 인식 장치에 대한 블록 구성도로서, 영상 분석부(10)와 영상 변환부(20)와 특징 추출부(30)와 특징 비교부(40)와 얼굴 특징 벡터 DB(50)를 포함한다.
영상 분석부(10)는 가시광선/적외선 얼굴 영상 획득이 가능한 카메라(S1)에 의해 촬영된 인식 대상인 얼굴 영상을 획득한 다음에 획득된 얼굴 영상을 분석하여 영상의 화소값이 RGB값을 가지고 있으면 일반 영상으로 판별하여 특징 추출부(30)에 제공하고, 그레이 값을 가지고 있으면 적외선 영상으로 판별하여 영상 변환부(20)에 제공한다.
영상 변환부(20)는 영상 분석부(10)로부터 입력된 적외선 영상으로 판별된 얼굴 영상의 화질 특성에 대하여 영상처리 기법(예컨대, 조명 보정과 변환 메트릭스 등)을 이용하여 일반 영상의 특성을 표현할 수 있도록 형태를 변환하여 특징 추출부(30)에 제공한다.
특징 추출부(30)는 영상 분석부(10)로부터 입력되는 일반 영상으로 판별된 얼굴 영상 혹은 영상 변환부(20)로부터 입력되는 일반 영상의 특성을 표현할 수 있도록 형태가 변환된 적외선 얼굴 영상에 대해 PCA(Principal Component Analysis, 이하 PCA라 함)와 LDA(Linear Discriminant Analysis, 이하 LDA라 함)와 얼굴의 구조적/기하학적 분석 중 어느 하나를 활용하여 얼굴 영상에 대한 특징을 추출시킨 특징 벡터를 특징 비교부(40)에 제공한다.
특징 비교부(40)는 얼굴 특징 벡터 DB(50)에 기 저장된 특징 벡터들과 특징 추출부(30)로부터 입력된 얼굴 영상에 대한 특징 벡터간을 비교하여 얼굴을 인식한다.
얼굴 특징 벡터 DB(50)는 얼굴 인식을 위한 사람들의 특징 벡터를 저장한다.
따라서, 본 발명은 일반 얼굴 영상이나 가시광선/적외선의 얼굴 영상을 카메라를 통해 획득하고, 영상 변환 및 특징 추출과정을 통해 기 저장된 특징 벡터와의 특징을 비교하여 얼굴을 인식함으로써, 기존에서와 같이 일반 얼굴 영상의 장점을 활용하지 못할 뿐만 아니라 일반 얼굴 영상 인식 방법에 비하여 성능이 저하되는 문제점을 해결할 수 있다.
다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예에서 영상을 이용한 얼굴 인식 과정에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상을 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 순차적으로 도시한 흐름도이다.
먼저, 얼굴 인식을 위한 인식 대상 사람들의 특징 벡터를 얼굴 특징 벡터 DB(50)에 저장(S201)한다.
상술한 바와 같이 특징 벡터들이 저장된 상태에서, 영상 분석부(10)에서는 가시광선/적외선 얼굴 영상 획득이 가능한 카메라(S1)에 의해 촬영된 인식 대상인 얼굴 영상을 획득(S203)한다.
얼굴 영상을 획득한 영상 분석부(10)에서는 획득된 얼굴 영상의 화소값이 RGB값을 가지고 있는지를 체크(S205)한다.
상기 체크(S205)결과, 얼굴 영상의 화소값이 RGB값을 가지고 있을 경우 일반 영상으로 판별(S207)하여 특징 추출부(30)에 제공한다.
상기 체크(S205)결과, 얼굴 영상의 화소값이 RGB값이 아닌 그레이 값을 가지 고 있을 경우(S209) 적외선 영상으로 판별(S211)하여 영상 변환부(20)에 제공한다. 그러면, 영상 변환부(20)에서는 영상 분석부(10)로부터 입력된 적외선 영상으로 판별된 얼굴 영상의 화질 특성에 대하여 영상처리 기법을 이용하여 일반 영상의 특성을 표현할 수 있도록 형태를 변환(S213)하여 특징 추출부(30)에 제공한다.
특징 추출부(30)에서는 영상 분석부(10)로부터 입력되는 일반 영상으로 판별된 얼굴 영상 혹은 영상 변환부(20)로부터 입력되는 일반 영상의 특성을 표현할 수 있도록 형태가 변환된 적외선 얼굴 영상에 대해 PCA와 LDA와 얼굴의 구조적/기하학적 분석 중 어느 하나를 활용하여 얼굴 영상에 대한 특징을 추출(S215)한 특징 벡터를 특징 비교부(40)에 제공한다.
특징 비교부(40)는 특징 추출부(30)로부터 입력된 얼굴 영상에 대한 특징 벡터와 얼굴 특징 벡터 DB(50)에 기저장된 특징 벡터들간을 비교(S217)하여 동일한 얼굴이 있는 경우 얼굴을 인식(S219)하고, 인식된 얼굴 인식 결과를 이용하여 일 예로 출입 통제 관련 장치(도시되지 않음)들을 제어할 수 있다.
여기서, 특징 비교부(40)에서는 동일한 얼굴이 없는 경우 얼굴을 인식할 수 없다는 메시지를 일 예로 출입 통제 관련 장치들을 통해 인식 대상인 사람이 확인할 수 있도록 음성 혹은 문자 등으로 출력한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 조명 환경에 따라 일반 얼굴 영상이나 적외선 얼굴 영상을 사용하여 얼굴을 인식함으로써, 조명 변화에 견실한 얼굴 인식을 가능하게 할 수 있다.
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상을 이용한 얼굴 인식 장치에 대한 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상을 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 순차적으로 도시한 흐름도.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
10 : 영상 분석부 20 : 영상 변환부
30 : 특징 추출부 40 : 특징 비교부
50 : 얼굴 특징 벡터 DB
S1 : 카메라

Claims (10)

  1. 인식 대상자들의 특징 벡터를 얼굴 특징 벡터 DB에 저장하는 단계와,
    카메라에 의해 촬영된 얼굴 영상을 분석하는 단계와,
    상기 얼굴 영상이 적외선 영상일 경우, 상기 적외선 영상에 대해 기 설정된 영상 처리 기법을 적용하여 상기 적외선 영상을 변환하는 단계와,
    상기 얼굴 영상이 가시광선 영상일 경우, 일반 영상으로 판별하여 제공하는 단계와,
    상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상으로부터 특징 벡터를 추출하는 단계와,
    상기 저장된 특징 벡터들과 상기 추출된 특징 벡터간을 비교하여 얼굴을 인식하는 단계
    를 포함하는 영상을 이용한 얼굴 인식 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 얼굴 영상을 분석하는 단계는,
    상기 얼굴 영상의 화소값을 이용하여 가시광선 영상과 적외선 영상을 판별하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 얼굴 영상을 분석하는 단계는,
    상기 화소값이 RGB값일 경우 상기 얼굴 영상을 가시 광선 영상으로 판별하고, 상기 화소값이 그레이 값인 경우 상기 얼굴 영상을 적외선 영상으로 판별하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 특징 벡터를 추출하는 단계는,
    상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상에 대해 PCA, LDA, 얼굴의 구조적 및 기하학적 분석 중 어느 하나를 활용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 비교에서 동일한 얼굴이 없는 경우 얼굴을 인식할 수 없다는 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 방법.
  6. 인식 대상자들의 특징 벡터를 저장하는 얼굴 특징 벡터 DB와,
    카메라에 의해 촬영된 얼굴 영상을 분석하여 가시광선 영상일 경우, 일반 영상으로 판별하여 제공하는 영상 분석부와,
    상기 얼굴 영상이 적외선 영상일 경우, 상기 적외선 영상에 대해 기 설정된 영상 처리 기법을 적용하여 상기 적외선 영상을 변환하는 영상 변환부와,
    상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상으로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 추출부와,
    상기 저장된 특징 벡터들과 상기 추출된 특징 벡터간을 비교하여 얼굴을 인식하는 특징 비교부
    를 포함하는 영상을 이용한 얼굴 인식 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 영상 분석부는,
    상기 얼굴 영상의 화소값을 이용하여 가시광선 영상과 적외선 영상을 판별하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 영상 분석부는,
    상기 얼굴 영상의 화소값이 RGB값인 경우 상기 얼굴 영상을 가시광선 영상으로 판별하고, 상기 얼굴 영상의 화소값이 그레이 값인 경우 상기 얼굴 영상을 적외선 영상으로 판별하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 특징 추출부는,
    상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상에 대해 PCA, LDA, 얼굴의 구조적 및 기하학적 분석 중 어느 하나를 활용하여 상기 변환된 적외선 영상 혹은 일반 영상에 대한 특징 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 장치.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 특징 비교부는,
    상기 비교에서 동일한 얼굴이 없는 경우 얼굴을 인식할 수 없다는 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는 영상을 이용한 얼굴 인식 장치.
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