KR101236475B1 - 얼굴 검출 장치 및 이를 이용한 거리 측정 방법 - Google Patents

얼굴 검출 장치 및 이를 이용한 거리 측정 방법 Download PDF

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Abstract

얼굴 검출 장치 및 이를 이용한 거리 측정 방법에서는, 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 얼굴이 검출된다. 동시에 스테레오 정합 과정 없이 오직 스테레오 카메라로부터 제공된 영상 프레임을 이용하여 스테레오 카메라로부터 얼굴까지의 거리가 측정된다. 따라서, 저성능의 시스템에서도, 얼굴 검출 기능과 거리 측정 기능이 동시 수행될 수 있는 저성능 시스템의 설계가 가능하다.

Description

얼굴 검출 장치 및 이를 이용한 거리 측정 방법{APPARATUS FOR DETECTING FACE AND METHOD FOR ESTIMATING DISTANCE USING THE SAME}
본 발명은 얼굴 검출 장치에 관한 것으로서, 특히 영상 촬영 기기로부터 획득된 영상을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있는 얼굴 검출 장치에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부 및 정보통신연구진흥원 IT 성장동력핵심기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2008-F-037-01, 과제명: u-로봇 HRI 솔루션 및 핵심 소자 기술 개발].
얼굴 인식 기술에서는, 전처리 단계(pre-processing step)에 해당하는 얼굴 검출(Face Detection) 기술이 요구된다. 얼굴 검출 기술은 획득된 얼굴 영상으로부터 얼굴 패턴(face patterns)과 비 얼굴 패턴(non-face patterns)을 분류하는 과정을 통해 구현된다.
얼굴 검출 기술을 하드웨어로 구현하기 위해서는, 얼굴 패턴에 대한 정보와 비 얼굴 패턴에 대한 정보가 등록된 데이터 베이스의 설계와 얼굴의 특징(feature)에 대한 코스트 값(cost value)이 미리 저장된 룩-업 테이블(look-up table)의 설계가 요구된다. 여기서, 코스트 값이란 내부적으로 수집된 통계 정보에 기초하여 얼굴 존재 가능성을 수치로 나타낸 예측 값이다.
이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 얼굴 패턴 정보가 등록된 데이터 베이스와 룩-업 테이블을 구축함으로써, 우수한 얼굴 검출 성능을 제공할 수 있으며, 스킨 컬러 기반 기법(Skin Color based approach), 서포트 벡터 머신 기법(Support Vector Machine approach: SVM), 가우시안 혼합 기법(Gaussian Mixture approach), 최대 유사 기법(Maximum likelihood approach), 신경망 기법(Neural Network approach) 등이 있다.
이러한 기법들은 방대항 양의 얼굴 정보가 구축된 데이터 베이스와 얼굴 특징에 대한 코스트값을 저장한 룩-업 테이블을 이용하면, 비교적 우수한 검출 성능이 보장될 수 있다. 그러나, 룩-업 테이블에 액세스하는데 소요되는 시간, 스케일링(scaling) 및 과도한 덧셈 연산으로 인해 실시간의 얼굴 검출 성능이 보장되지 못한다.
한편, 최근에는 얼굴 인식 기술이 적용된 지능형 로봇 개발이 연구되고 있다. 얼굴 인식 기술이 적용된 지능형 로봇 개발에서는, 여러 종류의 센서 기술이 필요하다. 로봇의 충돌 회피, 장애물 감지 등을 위한 거리 센싱 시스템, 로봇의 위치 파악을 위한 위치 추정 시스템 및 로봇의 시각 정보 획득을 위한 시각 센싱 시스템 등이 필요하다. 이 중 시각 센서(Visual Sensor)를 구비한 시각 센싱 시스템은 로봇 지각의 중요한 역할을 담당한다.
시각 센서는 주로 카메라를 이용하여 실시간으로 영상을 획득하고, 획득한 영상을 영상 데이터로 변환한다. 변환된 영상 데이터를 실시간으로 처리하여 상기 획득된 영상으로부터 피사체(object)(또는 사람, 얼굴)의 크기, 위치, 색깔 및 피사체와 시각 센서 간의 거리 등의 정보를 분석하여 피사체를 인지한다. 이 중 피사체와 시각 센서 간의 거리 정보는 스테레오 매칭(System Matching) 연산을 통해 얻을 수 있다.
도 1은 스테레오 매칭 연산을 수행하는 스테레오 매칭 시스템의 기하학적 구조를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 서로 이격된 두 대의 카메라의 렌즈들(12, 14) 간의 베이스 라인(base line)(B), 각 카메라들로부터 획득된 두 개 영상에서 피사체 간 거리 차(Disparity), 렌즈의 초점거리(focal length: F)를 알면, 카메라 렌즈들(12, 14)과 피사체(22) 간의 거리(R)는 도 1에 도시된 기하학적 구조를 통해 다음 식을 이용하여 추출할 수 있다.
Figure 112009022479423-pat00001
여기서, R은 피사체와 카메라 간의 거리, B는 두 대 카메라 렌즈들 사이의 베이스 라인의 길이(B), F는 카메라 렌즈의 초점거리이고, D는 두 개 영상에 맺힌 동일 피사체 사이의 거리 차(DP1－DP2)이다.
이와 같이, 얼굴 검출 기술과 스테레오 매칭 연산 기술로 이루어진 2가지 영상 처리 기능은 인간 로봇 상호작용(Human Robot Interaction) 기술에 있어서 핵심기술에 해당한다. 그러나 얼굴 검출 기술과 스테레오 매칭 연산 기술은 방대한 연 산량으로 인해 로봇이 아닌 작은 모바일 기기와 같은 저성능의 시스템에서는 동시에 구현하기 어렵다.
따라서, 본 발명의 목적은 스테레오 카메라를 이용하여 얼굴을 검출하고, 동시에 스테레오 매칭 연산 없이, 오직 스테레오 카메라로부터 제공되는 영상 프레임만을 이용하여 상기 스테레오 카메라로부터 얼굴까지의 거리를 측정할 수 있는 얼굴 검출 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 얼굴 검출 장치를 이용한 거리 측정 방법을 제공하는 것이다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 얼굴 검출 장치는 스테레오 카메라부, 얼굴 검출부를 포함한다. 상기 스테레오 카메라부는 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임을 생성하여 개별적으로 출력한다. 얼굴 검출부는 상기 좌측 영상 프레임으로부터 상기 얼굴를 포함하는 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임으로부터 상기 얼굴를 포함하는 우측 얼굴 블록을 검출한다. 여기서, 상기 얼굴 검출부는 검출된 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록의 좌표 차이를 계산하고, 계산된 좌표 차이에 근거하여 상기 스테레오 카메라부에서 상기 얼굴까지의 거리를 측정한다.
본 발명의 다른 일면에 따른 얼굴 검출 장치는 스테레오 카메라부, 블록 검출부, 블록 매칭 검출부 및 좌표 차이 계산부를 포함한다. 스테레오 카메라부는 복수의 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임을 생성한다. 블록 검출 부는 상기 좌측 영상 프레임에 존재하는 상기 복수의 얼굴이 각각 포함된 복수의 좌측 얼굴 블록과, 상기 우측 영상 프레임에 존재하는 상기 복수의 얼굴이 각각 포함된 복수의 우측 얼굴 블록을 검출한다. 블록 매칭 검출부는 에피폴라 라인(epipolar line)을 이용하여 상기 복수의 좌측 얼굴 블록과 상기 복수의 우측 얼굴 블록 중 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록 간의 블록 매칭 여부를 검출한다. 좌표 차이 계산부는 상기 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록의 좌표 차이를 계산하고, 계산된 상기 좌표 차이에 근거하여, 상기 스테레오 카메라부로부터 상기 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록에 대응하는 해당 얼굴까지의 거리를 산출한다.
본 발명의 또 다른 일면에 따른 상기 얼굴 검출 장치를 이용한 거리 측정 방법에서는, 먼저, 촬상 수단을 이용하여 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 상기 얼굴이 포함된 우측 영상 프레임이 제공된다. 이어, 상기 좌측 영상 프레임에 존재하는 상기 얼굴을 포함하는 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임에 존재하는 상기 얼굴을 포함하는 우측 얼굴 블록이 검출된다. 이어, 에피폴라 라인을 이용하여 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 블록 매칭 여부가 판단된다. 이어, 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 블록 매칭이 확인되면, 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 좌표 차이가 계산된다. 이후, 상기 계산된 좌표 차이에 근거하여 상기 촬상 수단으로부터 상기 얼굴까지의 거리가 산출된다.
본 발명에 의하면, 얼굴 검출 장치가 탑재된 시스템에서, 스테레오 매칭 연산 없이 오직 스테레오 카메라로부터 획득된 영상 프레임만을 이용하여, 상기 스테레오 카메라로부터 얼굴까지의 거리 측정이 가능하다. 따라서, 저성능의 시스템에서도 얼굴 검출과 거리 측정이 동시에 구현될 수 있는 저성능의 시스템 설계가 가능하다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한 본 명세서에서 사용되는 " 포함한다(comprise)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 문구는 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 그리고, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.
또한 본 명세서에서 사용되는 '블록'이란 용어는 어떠한 물리적 형태를 의미할 수도 있으나, 블록 단위로 구성된 정보의 집합 또는 데이터의 집합을 의미할 수도 있다. 따라서, 본 명세서에 기재된 '블록'이란 용어는 '블록 정보' 또는 '블록 데이터'라는 용어로 대체될 수 있다. 본 명세서에 기재된 '얼굴 블록 쌍'이란 용어는 하나의 좌측 얼굴 블록과 하나의 우측 얼굴 블록으로 이루어진 하나의 조합으로 해석되어야 한다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도 면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다. 각 도면에 있어서, 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시하고자 함에 유의해야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스테레오 영상을 이용한 얼굴 검출 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 검출 장치(100)는 스테레오 카메라부(100)와 얼굴 검출부(200)를 포함한다.
스테레오 카메라부(100)는 얼굴로부터 일정 거리에 위치한 스테레오 카메라를 포함한다. 스테레오 카메라부(100)는 상기 스테레오 카메라를 통해 상기 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임(FR-R)을 생성하고, 상기 생성된 좌측 영상 프레임(FR-L)과 상기 우측 영상 프레임(FR-L)을 교대로 출력한다.
얼굴 검출부(200)는 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)과 상기 우측 영상 프레임(FR-L)을 교대로 입력받고, 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)으로부터 상기 얼굴이 포함된 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임(FR-R)으로부터 상기 얼굴이 포함된 우측 얼굴 블록을 검출한다. 또한, 얼굴 검출부(200)는 상기 검출된 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 상기 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 가로축 방향(수평 방향 또는 X축 방향)의 좌표 차이(또는 Disparity)를 계산한다. 여기서, 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표는 상기 좌측 얼굴 블록의 중심에 대응하는 좌측 영상 프레임의 픽셀 좌표를 의미하고, 우측 얼굴 블록의 중심 좌표는 상기 우측 얼굴 블록의 중심에 대 응하는 우측 영상 프레임의 픽셀 좌표를 의미한다.
이후, 얼굴 검출부(200)는 상기 계산된 좌표 차이에 근거하여 스테레오 카메라로부터 얼굴까지의 거리 정보를 산출한다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 검출 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같은 복잡한 스테레오 매칭 연산 과정 없이 스테레오 카메라로부터 얼굴까지의 거리 정보(DI)를 산출한다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 검출 장치(100)는 상기 스테레오 카메라부(100)로부터 획득된 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임만을 이용하여 상기 스테레오 카메라로부터 상기 얼굴까지의 거리를 측정한다.
따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 검출 장치에서는 복잡한 스테레오 매칭 연상 과정이 요구되지 않으므로, 저성능의 시스템에서도 성능의 저하 없이 얼굴 검출과 거리 측정이 동시에 수행될 수 있다.
이하, 도 2에 도시된 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 검출 장치(100)가 상세히 설명된다.
도 3은 도 2에 도시된 얼굴 검출 장치를 상세히 보여주는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 스테레오 카메라부(100)는 좌측 카메라(110A)와 우측 카메라(110B)를 포함하는 스테레오 카메라(110) 및 멀티플랙서(130)를 포함한다.
좌측 카메라(110)는 좌측 방향에서 바라본 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임을 생성하고, 우측 카메라(120)는 우측 방향에서 바라본 얼굴이 포함된 우측 영상 프레임을 생성한다. 만일, 얼굴가 복수의 사람인 경우, 좌측 카메라(110)는 좌측 방향에서 바라본 복수의 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임을 생성하고, 우측 카메라(120)는 우측 방향에서 바라본 복수의 얼굴이 포함된 우측 영상 프레임 생성한다.
멀티플랙서(130)는 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임을 동시에 입력받고, 외부 장치(도시되지 않음)로부터 제공되는 선택 신호(SEL)응답하여 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 프레임 단위로 교대로 출력한다. 선택신호(SEL)는 주기적으로 반복되는 클록 신호일 수 있다. 선택 신호(SEL)가 클록 신호인 경우, 멀티플랙서(130)는 클록 신호의 로우 레벨에 응답하여 좌측 영상 프레임을 선택적으로 출력하고, 클록 신호의 하이 레벨에 응답하여 우측 영상 프레임을 선택적으로 출력할 수 있다. 따라서, 얼굴 검출부(200)는 멀티플랙서(130)에 의해 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)과 상기 우측 영상 프레임(FR-R)을 교대로 입력받는다.
얼굴 검출부(200)는 블록 검출부(210), 블록 매칭 검출부(220) 및 좌표 차이 계산부(230)를 포함한다.
블록 검출부(210)는 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)과 상기 우측 영상 프레임(FR-R)을 교대로 입력받고, 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)으로부터 좌측 얼굴 블록을 검출하고, 상기 우측 영상 프레임(FR-R)으로부터 우측 얼굴 블록을 검출한다. 예컨대, 블록 검출부(210)가 좌측 얼굴 블록을 검출하는 경우, 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)에서 얼굴이 있다고 판단되는 영역에 사각 블록을 설정하고, 설정된 사각 블록 내의 좌표 정보를 추출한다. 추출된 좌표 정보는 상기 좌측 얼굴 블록으로 서 검출된다. 동일한 방식으로, 우측 얼굴 블록도 블록 검출부(210)의해 검출된다.
만일, 좌측 영상 프레임(FR-L)에 복수의 얼굴이 존재하는 경우, 블록 검출부(210)는 상기 좌측 영상 프레임(FR-L)에서 복수의 얼굴이 있다고 판단되는 영역들 각각에 사각 블록을 설정한다. 복수의 좌측 얼굴 블록이 검출된다.
동일한 방식으로, 우측 영상 프레임(FR-R)에 복수의 얼굴이 존재하는 경우, 복수의 우측 얼굴 블록이 블록 검출부(210)에 의해 검출된다.
블록 매칭 검출부(220)는 블록 검출부(210)에 의해 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록이 동일한 얼굴로부터 검출된 블록들인지를 판단하는 블록 매칭 여부를 판별하고, 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록이 동일한 얼굴로부터 검출된 블록들로 판별되면, 해당 블록들을 추출한다.
구체적으로, 블록 매칭 검출부(220)는 좌측 얼굴 블록(들)과 우측 얼굴 블록(들)이 동일한 에피폴라 라인(epipolar line) 상에 존재하는 지의 여부를 판단한다. 만일, 동일한 에피폴라 라인 상에 2개 이상의 좌측 얼굴 블록들과 우측 얼굴 블록들이 각각 존재하면, 블록 매칭 검출부(220)는 좌측 얼굴 블록들의 블록 크기들과 우측 얼굴 블록들의 블록 크기들을 각각 비교하고, 동일한 블록 크기를 갖는 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록을 최종 매칭된 블록들로 판별한다.
일반적으로 사람의 얼굴 크기는 평균 크기에서 크게 벗어나지 않는다. 따라서, 스테레오 카메라(110)로부터 동일한 거리에 위치한 얼굴들은 블록 검출부(210)에 의해 비슷한 사각 블록 크기로 검출된다. 따라서, 매칭 가능성이 높은 좌우 얼굴 블록들이 일정 크기의 마진으로 동일하게 검출된다.
좌표 차이 계산부(230)는 검출된 상기 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 상기 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 좌표 차이를 계산한다. 여기서, 좌표 차이 계산부(230)는 좌/우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이를 계산하고, 계산된 상기 좌표 차이에 근거하여 스테레오 카메라(110)로부터 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록에 대응하는 해당 얼굴까지의 거리를 산출한다.
도 4는 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부에서 좌표 차이를 계산하는 과정의 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
일례로, 도 4에서는 도 2에 도시된 스테레오 카메라(110)로부터 서로 다른 거리에 위치한 4개의 얼굴이 검출된 경우이다. 따라서, 4개의 에피폴라 라인(EP1, EP2, EP3, EP4) 상에 각각 존재하는 4개의 블록 쌍들((A1,A2), B1,B2), (C1,C2), (D1,D2))이 검출된다. 즉, 도 3에 도시된 블록 매칭 검출부(220)에 의해 제1 에피폴라 라인(EP1) 상에 존재하는 좌측 영상 프레임(FR-L)의 제1-1 좌측 얼굴 블록(A1)과, 우측 영상 프레임(FR-R)의 제1-2 우측 얼굴 블록(A2)이 검출되고, 제2 에피폴라 라인(EP2) 상에 존재하는 좌측 영상 프레임(FR-L)의 제2-1 좌측 얼굴 블록(B1)과, 우측 영상 프레임(FR-R)의 제2-2 우측 얼굴 블록(B2)이 검출되고, 제3 에피폴라 라인(EP3) 상에 존재하는 좌측 영상 프레임(FR-L)의 제3-1 좌측 얼굴 블록(C1)과, 우측 영상 프레임(FR-R)의 제3-2 우측 얼굴 블록(C2)이 검출되고, 제4 에피폴라 라인(EP4) 상에 존재하는 좌측 영상 프레임(FR-L)의 제4-1 좌측 얼굴 블록(D1)과, 우측 영상 프레임(FR-R)의 제4-2 우측 얼굴 블록(D2)이 검출된다.
좌측 영상 프레임(FR-L)을 기준으로 가로축 방향(I1)으로 위치한 우측 영상 프레임(FR-R)을 세로축 방향(I2)으로 위치시키고 바라보면, 제1-1 좌측 얼굴 블록(A1)의 중심 좌표와 제1-2 좌측 얼굴 블록(A1)의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI1'이 되고, 제2-1 좌측 얼굴 블록(B1)과 제2-2 우측 얼굴 블록(B2) 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI2'가 되고, 제3-1 좌측 얼굴 블록(C1)과 제3-2 우측 얼굴 블록(C2) 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI3'이 된다. 그리고, 제 4-1 좌측 얼굴 블록(D1)과 제4-2 우측 얼굴 블록(D2) 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI4'가 된다. 이러한 좌표 차이들(DI1, DI2, DI3, DI4)은 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부(230)에 계산되고, 좌표 차이 계산부(230)는 계산된 좌표 차이 'DI1', 'DI3', 'DI3', 'DI4'에 근거하여 스테레오 카메라로부터 해당 얼굴들까지의 거리 정보들을 각각 산출한다.
도 5는 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부에서 좌표 차이를 계산하는 과정의 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5에서는, 스테레오 카메라(110, 도 3에 도시됨)로부터 서로 다른 거리에 위치한 4개의 얼굴이 검출된 도 4의 경우와는 달리 스테레오 카메라로부터 서로 동일한 거리에 위치한 3개의 얼굴이 검출된 경우가 도시된다.
전술한 바와 같이, 일반적으로 사람의 얼굴은 평균 크기에서 크게 벗어나지 않으므로, 동일한 거리에 위치한 얼굴들은 거의 비슷한 블록 크기로 검출된다. 따라서, 동일한 블록 크기의 블록 쌍들이 하나의 에피폴라 라인(EP5) 상에 존재하게 된다. 즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 블록 매칭 검출부(220, 도 3에 도시됨)에 의해 하나의 에피폴라 라인(EP5) 상에 존재하는 좌측 영상 프레임(FR-L)의 제5-1 좌 측 얼굴 블록(E1), 제6-1 좌측 얼굴 블록(F1) 및 제 7-1 좌측 얼굴 블록(G1)과 우측 영상 프레임(FR-R)의 제5-2 우측 얼굴 블록(E2), 제6-2 우측 얼굴 블록(F2) 및 제7-2 우측 얼굴 블록(G2)이 검출된다.
좌측 영상 프레임(FR-L)을 기준으로 가로축 방향(I1)에 위치한 우측 영상 프레임(FR-R)이 좌측 영상 프레임(FR-L)을 기준으로 세로축 방향(I2)에 위치시키면, 제5-1 좌측 영상 블록(E1)의 중심 좌표와 제5-2 우측 영상 블록(E2)의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI5'가 되고, 제6-1 좌측 영상 블록(F1)의 중심 좌표와 제6-2 우측 영상 블록(F2)의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI6'가 되고, 제7-1 좌측 영상 블록(G1)의 중심 좌표와 제7-2 우측 영상 블록(G2)의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이는 'DI7'가 된다. 이러한 좌표 차이들은 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부(230)에서 계산된다. 다만, 도 5의 경우에서의 좌표 차이 계산 과정은 도 4의 경우에서의 좌표 차이 계산 과정과 다르다.
구체적으로, 도 5의 경우에서는 3개의 얼굴들이 스테레오 카메라로부터 동일한 거리에 각각 존재하므로, 3개의 블록 쌍들((E1, E2), (F1, F2), (G1, G2)) 중 어느 하나의 블록 쌍에 대한 좌표 차이만 계산되고, 나머지 블록 쌍들의 좌표 차이는 계산되지 않는다. 예컨대, 맨 좌측 블록 쌍(E1, E2)에 대한 가로축 방향의 좌표 차이(DI5)만 계산되고, 나머지 블록 쌍들의 좌표 차이(DI6, DI7)들은 계산되지 않는다. 이 경우, 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부(230)는 맨 좌측 블록 쌍(E1, E2)에 대한 좌표 차이(DI5)에 근거하여 스테레오 카메라(110)로부터 상기 맨 좌측 블록 쌍(E1, E2)에 대응하는 해당 얼굴까지의 거리 정보만을 산출하고, 상기 거리 정 보를 나머지 블록 쌍들((F1, F2), (G1, G2))에 대한 각 거리 정보들로서 대신한다.
따라서, 하나의 에피폴라 라인 상에 동일한 크기의 블록 쌍들이 존재하는 경우, 하나의 블록 쌍들에 대한 거리 정보만이 계산되므로, 전체 시스템의 처리과정이 단순화된다. 따라서, 전체 시스템의 처리 속도가 향상되고, 또한 저성능의 시스템 설계시, 연산부하를 최소화시켜야하는 방향으로 그 설계가 가능하다.
도 6은 도 3에 도시된 얼굴 검출 장치를 이용한 거리 측정 방법의 기본 개념을 보여주기 위한 순서도이다.
도 3 및 도 6을 참조하면, 먼저, 스테레오 카메라(110)를 통해 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임이 획득된다(S610). 일반적으로 스테레오 카메라가 구비된 스테레오 비전 처리기가 얼굴 검출 시스템과 연계되는 경우, 얼굴 검출 시스템은 스테레오 비전 처리기에서 수행되는 스테레오 정합 과정을 통해 하나의 스테레오 정합 영상을 입력받도록 설계된다. 이와는 달리, 본 실시예에서는 스테레오 카메라부(10)에 구비된 멀티플랙서(130)에 의해 2개의 영상 프레임(FR-L, FR-R)이 교대로 얼굴 검출부(200)로 입력되고, 얼굴 검출부(200)에서 수행되는 1회의 일련의 처리과정은 두 프레임 단위로 이루어진다.
이어, 블록 검출부(210)에 의해 좌측 영상 프레임(FR-L)으로부터의 좌측 얼굴 블록과 우측 영상 프레임(FR-R)으로부터의 우측 얼굴 블록이 검출된다(S620).
이어, 블록 매칭 검출부(220)에 의해 동일한 에피폴라 라인 상에 상기 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록이 존재하는지의 여부가 판별된다(S630). 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록이 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하지 않는 경우, 2개의 영상 프레임이 새롭게 획득되고, 상기한 처리과정들(S610, S620)이 다시 수행된다.
검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록이 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하면, 좌표 차이 계산부(230)에 의해 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 가로축 방향(I1, 도 4 및 도 5에 도시됨)의 좌표 차이가 계산된다.
최종적으로, 계산된 좌표 차이에 근거하여 거리 정보가 산출된다(S650). 이러한 블록들 간의 좌표 차이로부터 거리 정보를 산출하는 과정은 다양한 알고리즘으로 구현될 수 있는 공지된 기술이므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 7은 스테레오 카메라로부터 서로 다른 거리에 위치한 복수의 얼굴이 검출된 경우에서의 거리 측정 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 3 및 도 7을 참조하면, 스테레오 카메라부(100)에 의해 복수의 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 상기 복수의 얼굴이 포함된 우측 영상 프레임이 획득된다(S710).
이어, 블록 검출부(210)에 의해 좌측 영상 프레임으로부터 다수의 좌측 얼굴 블록이 검출되고, 우측 영상 프레임으로부터 다수의 우측 얼굴 블록이 검출된다. 즉, 얼굴이 포함된 사각 블록이 설정되고, 설정된 사각 블록의 4개의 꼭지점 좌표가 추출된다(S720). 추출된 4개의 꼭지점 좌표에 의해 사각 블록 형태의 얼굴 블록이 검출된다. 이때, 각 영상 프레임에는 복수의 얼굴이 존재하므로, 복수의 좌/우 측 얼굴 블록이 검출된다. 이어, 각 영상 프레임에 포함된 모든 픽셀들의 좌표 정보들이 추출된다(S730).
이어, 블록 매칭 검출부(220)에 의해 좌측 얼굴 블록들과 우측 얼굴 블록들 간의 블록 매칭 여부가 판별된다(S740, S750). 구체적으로, 좌측 영상 프레임에 포함된 좌측 얼굴 블록들과 우측 영상 프레임에 포함된 우측 얼굴 블록들 중 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하는 얼굴 블록 쌍이 있는지 판별된다(S740).
동일한 에피폴라 라인 상에 존재하는 얼굴 블록 쌍이 없는 경우, 상술한 과정들(S710, S720, S730)이 다시 반복된다. 만일 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하는 얼굴 블록 쌍이 있는 경우, 해당 얼굴 블록 쌍을 구성하는 좌측 얼굴 블록의 블록 크기와 우측 얼굴 블록의 블록 크기가 비교된다(S750).
블록크기가 서로 다르면, 상술한 과정들(S710, S720, S730, S740)이 다시 반복된다.
반면, 해당 얼굴 블록 쌍을 구성하는 좌측 얼굴 블록의 블록 크기와 우측 얼굴 블록의 블록 크기가 서로 동일하면, 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부(230)에 의해 블록 크기가 동일한 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이가 계산된다(S760).
최종적으로 계산된 좌표 차이에 근거하여 스테레오 카메라(110)로부터 해당 얼굴까지의 거리 정보가 산출된다(S770).
도 8은 동일한 에피폴라 라인 상에 동일한 거리에 위치한 복수의 얼굴이 검출된 경우에서의 거리 측정 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 8에 도시된 과정들(S810, S820, S830, S840, S850)은 도 7에 도시된 과정들(S710, S720, S730, S740, S750)과 각각 동일하므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다. 다만, 상기 과정들(S850, S850)을 통해 동일한 에피폴라 라인 상에 동일한 블록 크기를 갖는 복수의 얼굴 블록 쌍이 검출되면(S860), 모든 얼굴 블록 쌍에 대한 좌표 차이가 계산되는 것이 아니라 상기 복수의 얼굴 블록 쌍 중 어느 하나의 얼굴 블록 쌍에 대한 좌표 차이만이 계산된다(S870). 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 3개의 얼굴 블록 쌍들((E1, E2), (F1, F2), (G1, G2)) 중 맨 좌측 얼굴 블록 쌍(E1, E2)에 대한 가로축 방향의 좌표 차이(DI5)만 계산되고, 나머지 얼굴 블록 쌍들((F1, F2), (G1, G2))의 좌표 차이는 계산되지 않는다.
이후, 맨 좌측 얼굴 블록 쌍(E1, E2)에 대한 좌표 차이를 이용하여 스테레오 카메라로부터 상기 맨 좌측 얼굴 블록 쌍(E1, E2)에 대응하는 얼굴까지의 거리정보가 산출된다(S890). 나머지 얼굴 블록 쌍들에 대한 거리 정보는 상기 맨 좌측 얼굴 블록 쌍에 대한 거리 정보로 대신한다.
한편, 도 8에 도시된 과정(S880)은 도 7에 도시된 과정(S760)과 동일하므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
도 1은 스테레오 매칭 연산을 수행하는 스테레오 매칭 시스템의 기하학적 구조를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스테레오 영상을 이용한 얼굴 검출 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 얼굴 검출 장치를 상세히 보여주는 블록도이다.
도 4는 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부에서 좌표 차이를 계산하는 과정의 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3에 도시된 좌표 차이 계산부에서 좌표 차이를 계산하는 과정의 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 3에 도시된 얼굴 검출 장치를 이용한 거리 측정 방법의 기본 개념을 보여주기 위한 순서도이다.
도 7은 스테레오 카메라로부터 서로 다른 거리에 위치한 복수의 얼굴이 검출된 경우에서의 거리 측정 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 8은 동일한 에피폴라 라인 상에 동일한 거리에 위치한 복수의 얼굴이 검출된 경우에서의 거리 측정 방법의 일례를 나타내는 순서도이다.

Claims (20)

  1. 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임을 생성하여 개별적으로 출력하는 스테레오 카메라부; 및
    상기 좌측 영상 프레임으로부터 상기 얼굴을 포함하는 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임으로부터 상기 얼굴을 포함하는 우측 얼굴 블록을 검출하는 얼굴 검출부를 포함하고,
    상기 얼굴 검출부는 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하는 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록으로 이루어진 얼굴 블록 쌍을 검출하고, 검출된 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 크기를 비교하여 동일한 경우, 검출된 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 차이를 계산하고, 계산된 중심 좌표 차이에 근거하여 상기 스테레오 카메라부에서 상기 얼굴까지의 거리를 측정하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 스테레오 카메라부는 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 교대로 출력하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 스테레오 카메라부는,
    상기 좌측 영상 프레임을 생성하는 좌측 카메라와 상기 우측 영상 프레임을 생성하는 우측 카메라를 포함하는 스테레오 카메라; 및
    상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 입력받아서, 교대로 출력하는 멀티플랙서;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 얼굴 검출부는 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록이 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하는 지를 판별하고, 동일한 에피폴라 라인 상에 존재하는 경우, 상기 좌표 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 세로축 방향으로 정렬하여, 평면상에서 바라볼 때,
    상기 얼굴 검출부는 상기 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 상기 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  6. 복수의 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임을 생성하는 스테레오 카메라부;
    상기 좌측 영상 프레임에 존재하는 상기 복수의 얼굴이 각각 포함된 복수의 좌측 얼굴 블록과, 상기 우측 영상 프레임에 존재하는 상기 복수의 얼굴이 각각 포함된 복수의 우측 얼굴 블록을 검출하는 블록 검출부;
    에피폴라 라인(epipolar line)을 이용하여 상기 복수의 좌측 얼굴 블록과 상기 복수의 우측 얼굴 블록 중 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록 간의 크기를 비교하는 블록 매칭 여부를 검출하는 블록 매칭 검출부; 및
    상기 블록 매칭의 결과에 따라 상기 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록간의 중심 좌표 차이를 계산하고, 계산된 상기 중심 좌표 차이에 근거하여, 상기 스테레오 카메라부로부터 상기 검출된 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록에 대응하는 해당 얼굴까지의 거리를 산출하는 좌표 차이 계산부;
    를 포함하는 얼굴 검출 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 스테레오 카메라부는 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임 간의 스테레오 정합 처리 과정 없이, 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 교대로 출력하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  8. 제6항에 있어서, 상기 블록 매칭 검출부가 동일한 상기 에피폴라 라인 상에 존재하는 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록으로 이루어진 얼굴 블록 쌍을 검출한 경우,
    상기 검출된 얼굴 블록 쌍을 구성하는 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록 간의 블록 크기를 비교하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 블록 매칭 검출부가 동일한 블록 크기를 갖는 복수의 얼굴 블록 쌍을 검출한 경우,
    상기 좌표 계산부는 상기 복수의 얼굴 블록 쌍 중 어느 하나의 얼굴 블록 쌍에 대해서만 상기 중심 좌표 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 좌표 계산부는 상기 복수의 얼굴 블록 쌍 중 상기 좌측 영상 프레임의 맨 좌측에 존재하는 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임의 맨 좌측에 존재하는 우측 얼굴 블록으로 이루어진 상기 어느 하나의 얼굴 블록 쌍에 대한 중심 좌표 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 세로축 방향으로 정렬하여, 평면상에서 바라볼 때,
    상기 좌표 차이 계산부는 상기 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 상기 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 가로축 방향의 좌표 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  12. 제6항에 있어서, 상기 블록 검출부, 상기 블록 매칭 검출부 및 상기 좌표 차이 계산부는 하나의 칩으로 모듈화된 것을 특징으로 하는 얼굴 검출 장치.
  13. 촬상 수단을 이용하여 얼굴이 포함된 좌측 영상 프레임과 상기 얼굴이 포함된 우측 영상 프레임을 제공하는 단계;
    상기 좌측 영상 프레임에 존재하는 상기 얼굴을 포함하는 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임에 존재하는 상기 얼굴을 포함하는 우측 얼굴 블록을 검출하는 단계;
    에피폴라 라인을 이용하여 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 크기를 비교하는 블록 매칭 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 블록 매칭이 확인되면, 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 중심 좌표 차이를 계산하고, 상기 계산된 중심 좌표 차이에 근거하여 상기 촬상 수단으로부터 상기 얼굴까지의 거리를 산출하는 단계;
    를 포함하는 거리 측정 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 제공하는 단계는,
    스테레오 카메라를 포함하는 상기 촬상 수단을 이용하여 상기 좌측 영상 프레임과 상기 우측 영상 프레임을 획득하는 단계; 및
    스테레오 정합 처리 과정 없이, 상기 획득된 좌측 영상 프레임과 우측 영상 프레임을 교대로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 블록 매칭 여부를 판단하는 단계는,
    상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록이 동일한 상기 에피폴라 라인 상에 존재하는 지를 판단하는 단계; 및
    상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록이 동일한 상기 에피폴라 라인에 존재하는 경우, 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록 간의 블록 크기를 비교하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 동일한 에피폴라 라인 상에, 동일한 블록 크기를 갖는 상기 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 얼굴 블록으로 이루어진 얼굴 블록 쌍이 복수인지를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 동일한 블록 크기를 갖는 복수의 얼굴 블록 쌍이 검출된 경우,
    상기 얼굴까지의 거리를 산출하는 단계는,
    상기 복수의 얼굴 블록 쌍 중 어느 하나의 얼굴 블록 쌍에 대해서만 상기 좌표 차이를 계산하는 단계인 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 어느 하나의 얼굴 블록 쌍은,
    상기 좌측 영상 프레임에 존재하는 맨 좌측 얼굴 블록과 상기 우측 영상 프레임에 존재하는 맨 좌측 얼굴 블록으로 이루어진 얼굴 블록 쌍인 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 좌표 차이를 계산하는 단계는,
    상기 어느 하나의 블록 쌍을 구성하는 좌측 얼굴 블록과 우측 얼굴 블록에서, 상기 좌측 얼굴 블록의 중심 좌표와 상기 우측 얼굴 블록의 중심 좌표 간의 좌표 차이를 계산하는 단계인 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 좌표 차이는 가로축 방향의 좌표 차이인 것을 특징으로 하는 거리 측정 방법.
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