KR101276792B1

KR101276792B1 - 눈 검출 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101276792B1
Application number: KR1020110145622A
Authority: KR
Inventors: 송혁; 이철동; 최병호
Original assignee: 전자부품연구원
Priority date: 2011-12-29
Filing date: 2011-12-29
Publication date: 2013-06-20

Abstract

본 발명에 따르면, 눈 검출 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 눈 검출 장치 및 방법은 외부 장치로부터 영상 신호를 수신하고 저장하는 영상저장 단계, 원영상 전체에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제1 전처리 단계, 상기 제1 전처리 단계에 의해 전처리된 전체 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴영역검출 단계, 상기 얼굴영역검출 단계에서 검출된 상기 얼굴 영역에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제2 전처리 단계, 상기 제2 전처리 단계에서 전처리된 상기 얼굴 영역에서 후보 눈영역을 검출하는 눈영역검출 단계, 상기 후보 눈영역에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제3 전처리 단계, 그리고 상기 제3 전처리부에 의해 전처리된 상기 후보 눈영역에 기준 눈샘플을 스캐닝하여 유사도가 높은 픽셀들로 이루어진 눈을 검출하는 눈 검출 단계를 포함한다.

Description

눈 검출 장치 및 방법{Eye detecting device and method thereof}

본 발명은 다양한 조명변화 환경에서 촬영한 영상으로부터 안정적인 눈 검출이 가능한 눈 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.

차량환경, 실내환경 또는 다양한 실험실환경에서 영상 정보로부터 눈 데이터를 추출하여 눈의 응시각도추출, 응시점 추출, 깜박임 추출 등 응용에 활용한다.

디지털 영상처리 과정에서 눈을 검출하기 위해서 눈의 구조적 특징을 이용하는 경우가 많다. 눈 주변에는 눈의 상단에 눈썹이 위치하며 눈 영역 내부에는 공막, 홍채, 동공으로 구성되어 있다. 이러한 복잡한 구조는 눈의 특징을 추출하는데 도움을 준다. 눈을 검출하기 위해서 투영함수를 이용하는 방법, SVM(Support Vector Machine)을 이용하는 방법, Haar-Cascade 방법, 템플릿 매칭을 이용하는 방법 등이 있다. 투영함수를 이용하는 방법은 눈 주변에서 상하방향 및 좌우방향으로 밝기값의 누적값을 연산하여 값이 급격히 변하는 위치를 눈영역으로 보는 방법이다.

Haar-Cascade 방법은 여러개의 약분류기를 이용하여 강분류기를 구성하는 방법으로 이진화된 분류기를 캐스케이드(Cascade) 방법으로 구분한다.

템플릿을 이용하는 방법은 눈과 같은 유사한 데이터를 제시하여 일정 화소씩 이동하며 유사도를 측정하는 방법이다. 이를 위해서는 눈과 유사한 데이터의 구축이 이용하여 유사도를 측정하기 위하여는 일반적으로 상관도(Correlation)을 구한다.

이러한 종래의 눈 검출 방법은 데이터베이스와 눈 영역의 밝기값이 어느정도 유사하고 데이터의 크기가 비슷하여야 한다. 즉 데이터베이스 획득 환경과 다를 경우, 영상 획득 시 조명의 변화가 있을 경우, 밝기값 및 색상값의 변화가 있을 경우, 사용되는 카메라가 달라질 경우, 카메라로부터 획득하는 거리 등 외적인 요인이 있을 경우 등의 환경에서는 정확한 검출이 이루어지지 않는다. 이는 사용하는 밝기값의 변화에 의하여 유사도가 달라질 뿐 아니라 조명으로 인하여 눈 영역의 데이터가 항상 변하기 때문이다.

눈 영역 내부에 홍채 및 동공만 존재하는 것이 아니라 조명에 따라서 주변부에 비하여 밝은 영역이 존재할 수도 있다. 이러한 조명 반사는 유사도를 떨어뜨리기 때문에 눈의 검출률은 많이 떨어진다.

조명의 변화는 아날로그 및 디지털 데이터를 추출하였을 경우 밝기값의 변화를 일으키며, 이 변화는 눈의 특징정보를 추출하는데 오류를 일으켜 검출률을 떨어뜨린다. 이를 예방하기 위하여 안정적인 눈 검출 기법이 필요하다.

따라서 본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로 다양한 조명 환경에서 촬영한 영상에 대해서 안정적으로 눈을 검출할 수 있게 하는 눈 검출 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

전술한 기술 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 눈 검출 장치는, 외부 장치로부터 영상 신호를 수신하는 영상 입력부, 상기 영상 입력부로부터 디지털 영상을 수신하여 저장하는 영상 저장부, 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제1 내지 제3 전처리부, 상기 제1 전처리부에 의해 전처리된 전체 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴영역 검출부, 상기 제2 전처리부에 의해 전처리된 상기 얼굴 영역에서 후보 눈영역을 검출하는 눈영역 검출부, 상기 제3 전처리부에 의해 전처리된 상기 후보 눈영역에 기준 눈샘플(eigen eye)을 스캐닝하여 유사도가 높은 픽셀들로 이루어진 눈을 검출하는 눈 검출부를 포함한다.

상기 제1 내지 제3 전처리부는 상기 영상 저장부에 저장된 원영상을 이용하되, 상기 제1 전처리부는 상기 원영상 전체에 대한 전처리를 수행하고, 상기 제2 전처리부는 상기 얼굴영역 검출부에 의해 검출된 상기 얼굴 영역에 대한 전처리를 수행하며, 상기 제3 전처리부는 상기 후보 눈영역에 대한 전처리를 수행한다.

상기 눈영역 검출부는 상기 얼굴영역 검출부에 의해 검출된 상기 얼굴영역의 픽셀 수에 따라 상기 후보 눈영역의 위치를 파악하고 상기 후보 눈영역을 검출한다.

상기 눈 검출부는 상기 기준 눈샘플을 상기 후보 눈영역의 크기에 따라 확대 또는 축소하고, 영역 윈도우를 이용하여 상기 유사도가 높은 픽셀을 검출한다.

전술한 기술 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 실시 예에 따른 눈 검출 장치는, 외부 장치로부터 영상 신호를 수신하고 저장하는 영상저장 단계, 원영상 전체에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제1 전처리 단계, 상기 제1 전처리 단계에 의해 전처리된 전체 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴영역검출 단계, 상기 얼굴영역검출 단계에서 검출된 상기 얼굴 영역에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제2 전처리 단계, 상기 제2 전처리 단계에서 전처리된 상기 얼굴 영역에서 후보 눈영역을 검출하는 눈영역검출 단계, 상기 후보 눈영역에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제3 전처리 단계, 그리고 상기 제3 전처리부에 의해 전처리된 상기 후보 눈영역에 기준 눈샘플을 스캐닝하여 유사도가 높은 픽셀들로 이루어진 눈을 검출하는 눈 검출 단계를 포함한다.

상기 제1 내지 제3 전처리부는 상기 원영상을 이용하여 전처리를 수행한다.

상기 눈영역검출 단계는 상기 얼굴영역검출 단계에 의해 검출된 상기 얼굴영역의 픽셀 수에 따라 상기 후보 눈영역의 위치를 파악하고 상기 후보 눈영역을 검출한다.

상기 눈 검출 단계는 상기 기준 눈샘플을 상기 후보 눈영역의 크기에 따라 확대 또는 축소하고, 영역 윈도우를 이용하여 상기 유사도가 높은 픽셀을 검출한다.

전술한 구성에 의하여 본 발명의 실시 예에 따르면, 조명 변화에 강건한 눈 인식을 할 수 있으며, 다양한 영상 응용 분야에서 고속 알고리즘을 구현할 수 있게 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 눈 검출 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 에에 따른 눈 검출 방법의 순서도이다.
도 3과 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 눈영역 검출 방법을 위해 사용되는 PCA 방법을 설명하기 위한 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이제 본 발명의 실시 예에 따른 눈 처리 검출 장치 및 방법에 대하여 도면을 참조로 하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 눈 검출 장치의 블록 구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 눈 검출 장치(100)는 영상 입력부(110), 영상 저장부(120), 제1 내지 제3 전처리부(130 내지 제150), 얼굴영역 검출부(160), 눈영역 검출부(170), 눈 검출부(180) 및 데이터베이스(190)를 포함한다.

영상 입력부(110)는 외부 장치로부터 디지털 영상을 입력받는다. 물론 영상 입력부(110)는 외부 장치로부터 아날로그 영상을 입력받을 수 있으며, 이 경우에는 아날로그 영상을 디지털 영상으로 변환시키는 구성을 가진다.

영상 저장부(120)는 영상 입력부(110)로부터 디지털 영상을 수신하여 저장한다.

제1 내지 제3 전처리부(130 내지 150)는 영상 저장부(120)에 저장된 특정 영상에 대한 신호 처리를 수행하여 화질을 개선시킨다. 이러한 화질 개선을 위한 신호 처리 과정은 중요 동작인 검출 동작 전에 수행되므로 전처리 과정이라 한다.

제1 내지 제3 전처리부(130 내지 150)는 전처리 과정으로, 디지털 영상에 대하여 히스토그램(histogram) 평활화 방법과 근접 정규화(neighbor normalization) 방법(4근접 또는 8 근접 등)을 이용한다.

제1 전처리부(130)는 얼굴영역 검출을 위해 영상 전체에 대한 전처리를 수행하고, 제2 전처리부(140)는 눈 영역 검출을 위해 검출된 얼굴 영역에 대한 전처리를 수행하며, 제3 전처리부(150)는 눈 검출을 위해 검출된 눈 영역에 대한 전처리를 수행한다.

그리고 제1 내지 제3 전처리부(130 내지 제150)는 영상 저장부(120)에 저장된 영상(즉, 원영상(original image))를 이용하여 전처리를 수행한다.

이때 제2 전처리부(140)는 얼굴영역 검출부(160)에 의해 검출한 얼굴 영역(즉, 좌표 정보)을 영상 저장부(120)에 저장된 원영상에 적용하고, 적용된 얼굴 영역의 좌표에 해당하는 원영상의 영역(즉, 얼굴 영역)에 대하여 전처리를 수행한다.

제3 전처리부(150)는 눈영역 검출부(170)에 의해 검출된 눈 영역(즉, 좌표 정보)을 영상 저장부(120)에 저장된 원영상에 적용하고, 적용된 눈 영역에 해당하는 원영상의 영역(즉, 눈 영역)에 대하여 전처리를 수행한다.

얼굴영역 검출부(160)는 제1 전처리부(130)에 의해 전처리된 영상에서 얼굴 영역의 좌표 정보를 검출한다. 이때 얼굴 영역의 좌표 정보를 통해 얼굴 영역의 영상 내의 위치와 얼굴 영역이 차지하는 픽셀의 수를 파악할 수 있다. 그리고 이때의 얼굴 영역 검출은 통상의 방법을 이용한다. 예컨대, 에지 디텍팅을 통해 얼굴 윤곽을 검출하여 얼굴 영역을 검출하는 방법 등의 얼굴 영역 검출(face detecting) 방법을 이용한다.

눈영역 검출부(170)는 얼굴영역 검출부(160)에 의해 검출된 얼굴 영역의 좌표 정보 즉, 얼굴 영역의 크기(픽셀수)에 대응하는 후보 눈영역의 위치정보를 저장하고 있으며, 저장된 후보 눈영역의 위치정보를 전처리된 얼굴 영역에 적용하여 후보 눈영역을 검출한다. 그런 다음, 눈영역 검출부(170)는 검출한 후보 눈영역의 정보를 제3 전처리부(150) 및 눈 검출부(180)에 제공한다.

눈 검출부(180)는 PCA(principle component analysis) 방법을 이용하여 제3 전처리부(150)에 의해 전처리된 후보 눈 영역에서 데이터베이스(190)에 저장된 기준 눈샘플을 비교(스캐닝)하여 눈을 검출한다. 이때 비교시 눈 검출부(180)는 얼굴 영역의 크기에 대응하여 저장된 눈영역의 픽셀수에 맞게 기준 눈샘플을 확대시키거나 축소시켜 동일한 크기로 맞추어 비교한다.

데이터베이스(190)는 복수의 얼굴영역 샘플 정보와 각 얼굴영역 샘플 정보에 대응하여 저장된 눈영역 샘플 정보가 저장되어 있으며, 기준 눈샘풀이 저장되어 있다. 여기서 얼굴영역 샘플 정보는 얼굴영역의 좌표정보(위치 및 픽셀 수 정보 포함)이고, 눈영역 샘플 정보는 눈 영역의 좌표정보(위치 및 픽셀 수 정보 포함)이다.

복수의 얼굴영역 샘플과 복수의 눈영역 샘플은 도 5에 도시된 바와 같이 얻어진다.

우선 임의의 대상자를 촬영을 하여 영상을 획득한다. 이때 촬영자와 대상간의 거리를 일정하게 하여 촬영한다. 영상을 획득하면 각 대상자의 얼굴영역의 픽셀수와 눈영역의 픽셀수를 측정하고, 측정한 결과를 데이터베이스(190)에 저장한다.

도 5를 참조하면, 상단 왼쪽의 대상자는 얼굴영역의 픽셀수가 F 143 px(픽셀)이고 눈영역의 픽셀수가 E 30 px(픽셀)이다. 여기서, F는 Face의 약자로 얼굴을 의미하고, px는 픽셀수를 나타낸다. 그 다음 대상자는 얼굴영역의 픽셀수가 F 152 px(픽셀)이고 눈영역의 픽셀수가 E 34 px(픽셀)이다.

이와 같이 다양한 대상자를 대상으로 얼굴영역의 픽셀수와 이에 대응한 눈영역의 픽셀수를 취득하면 다양한 얼굴영역의 샘플을 얻을 수 있고, 이에 대응한 눈영역 샘플을 얻을 수 있다.

한편, 기준 눈샘플은 PCA 방법에서 대상물과의 비교 기준이 되는 눈샘플이다. 눈샘플은 검출된 많은 수의 눈 샘플들을 이용하여 만들어진 것으로, 많은 수의 눈 샘플의 평균에 해당하는 눈 샘플이다. 이러한 눈 샘플은 제작자에 의해 임의로 변경되거나 변형될 수 있다.

이하에서는 도 2 내지 도 5를 참조로 하여 본 발명의 실시 예에 따른 눈 검출 방법을 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시 에에 따른 눈 검출 방법의 순서도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 눈 검출 방법을 위해 눈 검출 장치는 영상 입력부(110)를 통해 외부 장치로부터 영상 데이터를 수신하고 영상 저장부(120)부 디지털 데이터로 원본 영상(즉, 원영상)을 저장한다(S201).

S201 과정을 통해 영상 저장부(120)에는 적어도 하나의 원영상이 저장되고, 사용자는 영상 저장부(120)에 저장된 원영상들 중에서 눈 검출 작업을 수행할 원영상을 선택한다.

사용자에 의해 원영상이 선택되면, 제1 전처리부(130)는 원영상 전체에 대하여 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 히스토그램 평활화를 수행한 후, 4-근접 정규화를 수행하는 전처리를 수행한다(S202).

일반적으로 원영상 전체(즉, 영상 전체의 픽셀)에 대하여 픽셀의 신호값(즉, 밝음의 정도)를 측정하면 도 3의 (a)에 대하여 특정 부분(도 3의 (a)에서는 중앙 부근)에서의 신호값이 높게 나타나고 다른 부분에서의 신호값은 매우 낮게 나타난다.

여기서 신호값이 높다는 것은 매우 밝다는 것을 의미하고 신호값이 낮다는 것은 어둡다는 것을 의미한다. 따라서 도 3의 (a)를 보면 도 (b)의 결과값과 같이 중앙부분이 가장 밝고 주변(좌, 우측 부근)은 어둡다.

히스토그램 평활화는 도 3의 (b)와 같이 높은 신호값이 특정 부분에 집중되어 있는 것을 전체 영역으로 평활화시킨다. 즉, 영상의 전체 영역에서 신호값의 차이가 크지 않도록 평활화시켜, 도 3의 (c)와 같이 전체 영역이 밝아지도록 한다.

그러나 이러한 히스토그램 평활화는 전체 영역의 신호값을 평활화시킴에 따라 히스토그램의 불연속성이 발생하고, 그에 따라 화소 단위 데이터에서 노이즈(화상의 경계면이 표시되는 것 등)가 발생된 것과 같이 표현된다.

이러한 노이즈를 제거하기 위해 제1 전처리부(130)는 도 4의 (c)와 같이 4-근접 정규화를 수행한다. 4-근접 정규화는 도 4의 (a)와 같이 신호값이 특정 부분에 집중된 것을 도 4의 (b)와 같이 히스토그램 평활화를 통해 신호값을 평활화시킨 영상에서 도 4의 (c)와 같이 신호값이 높은 두 픽셀 사이에 위치한 낮은 신호값의 픽셀에 대하여 두 픽셀의 신호값에 근접하는 신호값으로 만들어 히스토그램의 불연속성을 제거하는 것이다.

도 3의 (b)와 (d)에서 세로축은 신호값의 크기이고, 가로축은 픽셀의 위치(이때 화면의 가로축을 기준으로 배열된 픽셀들의 위치)이다.

제1 전처리부(130)에 의해 영상 전체에 대한 전처리가 완료되면, 얼굴영역 검출부(160)는 통상의 방법을 통해 얼굴 영역의 좌표를 검출한다(S203).

그런 다음, 얼굴영역 검출부(160)는 검출한 얼굴 영역의 좌표를 제2 전처리부(140)에 제공한다.

제2 전처리부(140)는 제1 전처리부(140)와 동일한 방법으로 히스토그램 평활화와 4-근접 정규화를 이용하여 전처리를 수행하며, 제2 전처리부(140)는 원영상의 얼굴 영역에 대해서만 전처리를 수행한다.

이때, 제2 전처리부(140)는 영상 저장부(120)로부터 원영상을 읽어 들인 후, 얼굴영역 검출부(160)로부터 획득한 얼굴 영역의 좌표에 해당하는 원영상의 좌표를 얼굴 영역으로 결정하고, 결정한 얼굴 영역에 대하여 전처리를 수행한다(S204).

제2 전처리부(140)에 의해 원영상의 얼굴 영역에 대한 전처리의 수행을 완료하면, 눈영역 검출부(170)는 얼굴 영역의 좌표 정보로부터 파악되는 얼굴 영역의 픽셀수를 데이터베이스(190)에 적용하여 얼굴 영역의 픽셀수에 대응하는 후보 눈영역의 위치정보를 획득한다. 그런 다음 눈영역 검출부(170)는 제2 전처리부(140)에 의해 전처리된 얼굴 영역에서 상기 획득한 후보 눈영역의 좌표 정보를 적용하여 후보 눈영역을 검출한다(S205).

제3 전처리부(150)는 S205 과정에서 검출한 후보 눈영역의 좌표정보를 이용하여 원영상에서 상기 검출한 후보 눈영역에 대한 전처리를 수행한다(S206).

전처리가 완료되면, 눈 검출부(180)는 데이터베이스(190)로부터 기준 눈샘플을 획득하고, 기준 눈샘플을 후보 눈영역의 크기에 맞게 축소 또는 확대시키고, 전처리된 후보 눈영역에 기준 눈샘플을 스캔하여 각 픽셀에 대한 유사도를 얻는다(S207).

만약, 후보 눈영역의 픽셀 중 눈샘플과의 유사도가 높은 픽셀은 눈샘플의 특정 부분과 유사도가 높다는 것이므로, 유사도가 높은 픽셀을 검출함으로써 후보 눈영역에서 눈을 검출한다(S208).

이때 눈 검출부(180)는 높은 유사도를 나타내는 픽셀 중 눈에 해당하지 않는 픽셀을 영역 윈도우를 이용하여 제거한다.

실험에 따르면, 높은 유사도를 나타내는 픽셀의 대부분은 눈에 해당하는 픽셀이지만, 눈이 아닌 일부 픽셀에서 높은 유사도를 나타내는 경우가 잦았다. 이에 따라 눈에 해당하는 높은 유사도 분포를 나타내는 영역 윈도우를 설정하여 영역 윈도우 내에 포함되는 픽셀을 눈에 해당하는 픽셀로 한다.

본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

100: 눈 검출 장치 110: 영상 입력부
120: 영상 저장부 130 - 150: 전처리부
160: 얼굴영역 검출부 170: 눈영역 검출부
180: 눈 검출부 190: 데이터베이스

Claims

외부 장치로부터 영상 신호를 수신하는 영상 입력부,
상기 영상 입력부로부터 디지털 영상을 수신하여 저장하는 영상 저장부,
히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제1 내지 제3 전처리부,
상기 제1 전처리부에 의해 전처리된 전체 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴영역 검출부,
상기 제2 전처리부에 의해 전처리된 상기 얼굴 영역에서 후보 눈영역을 검출하는 눈영역 검출부와,
상기 제3 전처리부에 의해 전처리된 상기 후보 눈영역에 기준 눈샘플을 스캐닝하여 설정치 이상의 유사도를 가진 픽셀들로 이루어진 눈을 검출하는 눈 검출부를 포함하는 눈 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 내지 제3 전처리부는 상기 영상 저장부에 저장된 원영상을 이용하되, 상기 제1 전처리부는 상기 원영상 전체에 대한 전처리를 수행하고, 상기 제2 전처리부는 상기 얼굴영역 검출부에 의해 검출된 상기 얼굴 영역에 대한 전처리를 수행하며, 상기 제3 전처리부는 상기 후보 눈영역에 대한 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 눈영역 검출부는 상기 얼굴영역 검출부에 의해 검출된 상기 얼굴영역의 픽셀 수에 따라 상기 후보 눈영역의 위치를 파악하고 상기 후보 눈영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치.
제3항에 있어서,
상기 눈 검출부는 상기 기준 눈샘플을 상기 후보 눈영역의 크기에 따라 확대 또는 축소하고, 영역 윈도우를 이용하여 설정치 이상의 유사도를 가진 픽셀을 검출하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 장치.
외부 장치로부터 영상 신호를 수신하고 저장하는 영상저장 단계,
원영상 전체에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제1 전처리 단계,
상기 제1 전처리 단계에 의해 전처리된 전체 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴영역검출 단계,
상기 얼굴영역검출 단계에서 검출된 상기 얼굴 영역에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제2 전처리 단계,
상기 제2 전처리 단계에서 전처리된 상기 얼굴 영역에서 후보 눈영역을 검출하는 눈영역검출 단계,
상기 후보 눈영역에 대해 히스토그램 평활화 방법과 근접 정규화 방법을 이용하여 전처리를 수행하는 제3 전처리 단계, 그리고
상기 제3 전처리부에 의해 전처리된 상기 후보 눈영역에 기준 눈샘플을 스캐닝하여 설정치 이상의 유사도를 가진 픽셀들로 이루어진 눈을 검출하는 눈 검출 단계를 포함하는 눈 검출 방법.
제5항에 있어서,
상기 제1 내지 제3 전처리부는 상기 원영상을 이용하여 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법.
제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 눈영역검출 단계는 상기 얼굴영역검출 단계에 의해 검출된 상기 얼굴영역의 픽셀 수에 따라 상기 후보 눈영역의 위치를 파악하고 상기 후보 눈영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법.
제7항에 있어서,
상기 눈 검출 단계는 상기 기준 눈샘플을 상기 후보 눈영역의 크기에 따라 확대 또는 축소하고, 영역 윈도우를 이용하여 설정치 이상의 유사도를 가진 픽셀을 검출하는 것을 특징으로 하는 눈 검출 방법.