KR101396326B1 - 얼굴 검출을 위한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치 - Google Patents

얼굴 검출을 위한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 방법은, 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법으로서, 단계들 (a) 내지 (c)를 포함한다. 단계 (a)에서는, 얼굴이 검출되면 몸통 영역의 영상 정보가 저장된다. 단계 (b)에서는, 얼굴이 검출되지 않으면, 단계 (a)에서 저장된 영상 정보를 가진 몸통이 검출된다. 단계 (c)에서는 단계 (b)에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 이전에 검출된 몸통의 영상 특성과 현재 검출된 몸통의 영상 특성을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태가 판정된다.
얼굴 인식, 얼굴 검출

Description

얼굴 검출을 위한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및 이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치{Method of controlling digital image processing apparatus for face detection, and image processing apparatus adopting the method}
본 발명은, 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및 이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및 이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치에 관한 것이다.
통상적인 디지털 영상 처리 장치에서는, 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 기능을 가진다.
이와 같은 얼굴 검출 기능은, 디지털 카메라, 보안을 위한 감시 장치, 얼굴의 움직임 상태에 따라 동작하는 로봇, 및 자동화 기기 등에서 다양하게 이용된다.
디지털 영상 처리 장치가 디지털 카메라인 경우, 디지털 카메라는, 라이브-뷰(Live-view) 모드에서 얼굴을 검출하여, 검출된 얼굴의 영역을 자동 포커싱 영역으로 설정한다.
상기와 같은 얼굴 검출 기능은 대부분의 경우 잘 알려진 얼굴 인식 알고리즘에 의해서만 이루어진다.
이와 같은 얼굴 인식 알고리즘들로서 다양한 기술들이 공개되어 있다. 예를 들어, 얼굴의 기하학적인 특징들을 이용한 얼굴 인식 기술은, 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 특징점들의 위치, 크기, 및 이들 사이의 거리와 같은 기하학적 인자들을 사용하여, 개인들 각각의 얼굴을 인식하는 것이다. 여기에서 상기와 같은 기하학적 특징들은 입력 영상의 해상도를 낮추었을 때에 최종적으로 남는 요소들에 포함된다.
하지만, 얼굴 인식 알고리즘에 의해서만 얼굴을 검출할 경우, 대상 얼굴이 촬영부를 향하고 있지 않을 때에 얼굴을 검출할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명의 목적은, 대상 얼굴이 촬상부를 향하고 있지 않을 때에도 얼굴을 빠르게 검출할 수 있는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및 디지털 영상 처리 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 방법은, 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법으로서, 단계들 (a) 내지 (c)를 포함한다.
상기 단계 (a)에서는, 얼굴이 검출되면 몸통 영역의 영상 정보가 저장된다.
상기 단계 (b)에서는, 얼굴이 검출되지 않으면, 상기 단계 (a)에서 저장된 영상 정보를 가진 몸통이 검출된다.
상기 단계 (c)에서는 상기 단계 (b)에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 이전에 검출된 몸통의 영상 특성과 현재 검출된 몸통의 영상 특성을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태가 판정된다.
상기 본 발명의 장치는, 주 제어기를 구비하고, 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 디지털 영상 처리 장치이다. 여기에서, 상기 주 제어기가 상기 본 발명의 제어 방법을 채용하여 동작한다.
본 발명의 상기 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및 이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치에 의하면, 얼굴이 검출되지 않으면, 몸통의 영상 특성을 이용 하여 얼굴의 현재 방향을 판정할 수 있다. 이에 따라, 대상 얼굴이 촬상부를 향하고 있지 않을 때에도 얼굴을 빠르게 검출할 수 있다.
이하, 첨부된 도면들과 함께 본 발명에 따른 바람직한 실시예가 상세히 설명된다.
도 1은 본 발명에 따른 제어 방법이 채용된 디지털 영상 처리 장치로서의 디지털 카메라(1)의 전체적 구성을 보여준다. 도 1을 참조하여, 도 1의 디지털 카메라(1)의 전체적 구성 및 동작을 설명하면 다음과 같다.
렌즈부와 필터부를 포함한 광학계(OPS)는 피사체로부터의 빛을 광학적으로 처리한다. 광학계(OPS)의 렌즈부는 줌 렌즈, 포커스 렌즈, 및 보상 렌즈를 포함한다. 라이브-뷰(live-view) 모드 또는 동영상 촬영 모드에서 사용자 입력부(INP)를 통하여 주밍 신호가 마이크로제어기(512)에 입력되면, 마이크로제어기(512)가 렌즈 구동부(510)를 제어함에 따라, 줌 모터(MZ)가 구동되어 줌 렌즈가 이동된다.
한편, 자동 포커싱 모드에 있어서, 디지털 카메라 프로세서(507) 안에 내장된 주 제어기가 마이크로제어기(512)를 통하여 구동부(510)를 제어함에 의하여 포커스 모터(MF)가 구동된다. 이에 따라 포커스 렌즈가 이동되며, 이 과정에서 영상 신호의 고주파 성분이 가장 많아지는 포커스 렌즈의 위치 예를 들어, 포커스 모터(MF)의 구동 스텝 수가 설정된다. 참조 부호 MA는 조리개(aperture, 도시되지 않음)를 구동하기 위한 모터를 가리킨다.
CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS (Complementary Metal-Oxide- Semiconductor)의 광전 변환부(OEC)는 광학계(OPS)로부터의 빛을 전기적 아날로그 신호로 변환시킨다. 여기에서, 디지털 카메라 프로세서(507)는 타이밍 회로(502)를 제어하여 광전 변환부(OEC)와 아날로그-디지털 변환부(501)의 동작을 제어한다. CDS-ADC(Correlation Double Sampler and Analog-to-Digital Converter, 501)는, 광전 변환부(OEC)로부터의 아날로그 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후, 디지털 영상 데이터를 발생시킨다.
실시간 클럭(503)은 디지털 카메라 프로세서(507)에 시간 정보를 제공한다. 디지털 카메라 프로세서(507)는 CDS-ADC(501)로부터의 디지털 영상 데이터를 처리하여 휘도 및 색도 신호로 분류된 디지털 영상 데이터를 발생시킨다.
주 제어기를 내장하는 디지털 카메라 프로세서(507)로부터의 제어 신호들에 따라 마이크로제어기(512)에 의하여 구동되는 발광부(LAMP)에는, 셀프-타이머 램프 및 카메라-상태 램프 등이 포함된다.
사용자 입력부(INP)에는, 셔터 릴리즈 버튼, 기능 버튼들, 전원 버튼, 줌 버튼, 재생 버튼, 및 모드 버튼 등이 포함된다.
DRAM(Dynamic Random Access Memory, 504)에는 디지털 카메라 프로세서(507)로부터의 디지털 영상 데이터가 일시 저장된다. EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory, 505)에는 디지털 카메라 프로세서(507)의 동작에 필요한 알고리즘이 저장된다. 메모리 카드 인터페이스(MCI, 506)에서는 사용자의 메모리 카드가 착탈된다. 플래시 메모리(FM)에는 디지털 카메라 프로세서(507)의 동작에 필요한 설정 데이터가 저장된다. 메모리 카드 인터페이스(506)에서는 사용자의 기록 매체들로서 복수의 메모리 카드들이 착탈된다.
디지털 카메라 프로세서(507)로부터의 디지털 영상 데이터는 LCD 구동부(514)에 입력되고, 이로 인하여 컬러 LCD 패널(35)에 화상이 디스플레이된다.
인터페이스부(21)에 있어서, 디지털 카메라 프로세서(507)로부터의 디지털 영상 데이터는, USB(Universal Serial Bus) 접속부(21a) 또는 RS232C 인터페이스(508)와 그 접속부(21b)를 통하여 직렬 통신으로써 전송될 수 있고, 비디오 필터(509) 및 비디오 출력부(21c)를 통하여 비디오 신호로서 전송될 수 있다.
오디오 처리기(513)는, 마이크로폰(MIC)으로부터의 음성 신호를 디지털 카메라 프로세서(507) 또는 스피커(SP)로 출력하고, 디지털 카메라 프로세서(507)로부터의 오디오 신호를 스피커(SP)로 출력한다.
한편, 마이크로제어기(512)는 플래시-광량 센서(19)로부터의 신호에 따라 플래시 제어기(511)의 동작을 제어하여 플래시(12)를 구동한다.
도 2를 참조하여 얼굴 검출 모드에서 도 1의 디지털 카메라 프로세서(507)의 알고리즘을 설명하면 다음과 같다.
먼저, 디지털 카메라 프로세서(507)는 어느 한 얼굴 인식 알고리즘에 의한 얼굴 인식 모드를 수행하여 얼굴을 검출한다(단계 S21). 상기한 바와 같이, 얼굴 인식 알고리즘들로서 다양한 기술들이 공개되어 있다. 본 실시예의 경우, 얼굴의 기하학적인 특징들을 이용한 얼굴 인식 기술을 사용한다. 즉, 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 특징점들의 위치, 크기, 및 이들 사이의 거리와 같은 기하학적 인자들을 사용하여, 개인들 각각의 얼굴을 인식한다. 여기에서 상기와 같은 기하학적 특징들은 입력 영상의 해상도를 낮추었을 때에 최종적으로 남는 요소들에 포함된다.
다음에, 디지털 카메라 프로세서(507)는 상기 단계 S21에 의하여 얼굴이 검출되었는지를 판단한다(단계 S22).
단계 S22에서 얼굴이 검출되었으면, 디지털 카메라 프로세서(507)는 얼굴의 크기와 기준 좌표에 따라 몸통의 크기와 기준 좌표를 설정한다(단계 S23). 또한, 디지털 카메라 프로세서(507)는 설정된 몸통 영역의 평균 적색(R) 계조, 평균 녹색(G) 계조, 및 평균 청색(B) 계조를 계산하고, 그 결과를 저장한다(단계 S24).
단계 S22에서 얼굴이 검출되지 않았으면, 디지털 카메라 프로세서(507)는 몸통 영역의 평균 계조 데이터가 저장되어 있는지를 판단한다(단계 S25).
몸통 영역의 평균 계조 데이터가 저장되어 있지 않으면 디지털 카메라 프로세서(507)는 상기 얼굴 인식 모드(단계 S21)를 다시 수행한다.
몸통 영역의 평균 계조 데이터가 저장되어 있으면 디지털 카메라 프로세서(507)는 저장되어 있는 평균 적색(R) 계조, 평균 녹색(G) 계조, 및 평균 청색(B) 계조를 가진 몸통을 검출한다(단계 S26).
상기 모든 단계들은 외부적인 종료 신호가 발생될 때까지 반복 수행된다(단계 S27).
요약하면, 얼굴이 검출되지 않으면, 그 이전에 얼굴이 검출되었을 때에 저장되었던 몸통의 평균 계조가 사용되어 몸통이 검출된다.
도 3을 참조하여 도 2의 단계 S23의 수행 과정을 설명하면 다음과 같다. 즉, 얼굴 검색이 이루어져서 얼굴 영역(31)이 설정된 경우, 그 몸통 영역(32)은 다음과 같이 설정된다.
먼저, 얼굴 영역(31)의 중심에서 몸통 영역(32)의 중심까지의 거리(B)가 설정된다. 이 거리(B)는 디지털 촬영 장치가 사용될 지역에 따라 다르게 설정될 수 있다.
다음에, 얼굴 영역(31)의 수평 폭(w)과 수직 폭(h)을 알고 있으므로, 얼굴 영역(31)의 수평 폭(w)에 A배를 하여 몸통 영역(32)의 수평폭(wA)을 설정하고, 얼굴 영역(31)의 수직 폭(h)에 A배를 하여 몸통 영역(32)의 수직폭(hA)을 설정한다. 여기에서, 배율(A)은 디지털 촬영 장치가 사용될 지역에 따라 다르게 설정될 수 있다.
이에 따라, 얼굴 영역(31)의 기준 좌표(x1,y1)에 대하여 몸통 영역(32)의 기준 좌표(x2,y2)를 설정할 수 있다.
도 4는 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 얼굴의 움직임 상태를 판정하기 위한 도 1의 디지털 카메라 프로세서(507)의 알고리즘의 일 예를 보여준다. 도 5는 도 4의 얼굴의 몸통의 어느 한 가장자리(51)를 보여준다. 도 6은 도 5의 어느 한 가장자리(51)를 확대하여 보여준다. 도 7은 도 4의 얼굴이 왼쪽으로 돌아선 경우의 몸통을 보여준다. 도 8은 도 4의 얼굴이 뒤쪽으로 돌아선 경우의 몸통을 보여준다.
도 4의 예의 경우, 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후 에 현재 몸통이 검출되면, 이전에 검출된 몸통의 가장자리들(점선 위치)의 휘도 특성과 현재 검출된 몸통의 가장자리들(점선 위치)의 휘도 특성을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태가 판정한다.
도 4 내지 8을 참조하여, 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 얼굴의 움직임 상태를 판정하기 위한 도 1의 디지털 카메라 프로세서(507)의 알고리즘의 일 예를 설명하면 다음과 같다.
먼저, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 이전에 검출되었던 몸통의 모든 가장자리들에 대하여, 인접 화소들 사이의 휘도(Y) 차이값들을 합산하여, 가장자리 특성 값을 구한다(단계 S41). 본 명세서에서 휘도란, 휘도(Y) 및 색도(Cb, Cr) 형식의 영상 데이터에 포함된 휘도(Y)를 의미한다.
예를 들어, 어느 한 가장자리(51)의 화소들이 제2 화소(P2) 및 제3 화소(P3)인 경우에 상기 어느 한 가장자리(51)에 대하여, 제1 화소(P1)와 제2 화소(P2)의 휘도(Y) 차이값, 제2 화소(P2)와 제3 화소(P3)의 휘도(Y) 차이값, 및 제3 화소(P3)와 제4 화소(P4)의 휘도(Y) 차이값이 모두 합산된다(도 6 참조). 이와 같은 계산은 모든 가장자리들 각각에 대하여 수행되고, 그 합산 값들이 모두 합해진 결과가 가장자리 특성 값이 된다.
다음에, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 현재 검출된 몸통의 모든 가장자리들에 대하여, 인접 화소들 사이의 휘도(Y) 차이값들을 합산하여, 가장자리 특성 값을 구한다(단계 S43). 이에 대한 상세한 설명은 상기한 바와 같다.
다음에, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 이전에 검출되었던 몸통의 가장자리 특성 값에 대하여, 현재 검출된 몸통의 가장자리 특성 값의 변화율인 가장자리 특성 변화율을 계산한다(단계 S45).
그리고, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 가장자리 특성 변화율에 따라 얼굴의 움직임 상태를 판정한다(단계 S47). 예를 들어, 대상 몸통이 왼쪽을 향하고 있는 경우(도 7의 경우)에 비하여 뒤쪽을 향하고 있는 경우(도 8의 경우)가 보다 큰 가장자리 특성 값을 가질 것이다.
상기와 같은 단계들에 의하면, 이전에 검출된 몸통의 영상 특성과 현재 검출된 몸통의 영상 특성이 비교되어, 얼굴의 현재 방향이 판정될 수 있다. 이에 따라, 대상 얼굴이 촬상부를 향하고 있지 않을 때에도 얼굴이 빠르게 검출될 수 있다.
도 9는 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 얼굴의 움직임 상태를 판정하기 위한 도 1의 디지털 카메라 프로세서(507)의 알고리즘의 또다른 예를 보여준다. 도 10은 도 9의 단계 S95에서 히스토그램의 변화 상태의 일 예를 보여준다.
도 9의 예의 경우, 이전에 검출되었던 몸통 영상의 휘도(Y) 히스토그램(histogram)과 현재 검출된 몸통의 휘도(Y) 히스토그램을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태가 판정된다.
도 5 및 도 7 내지 10을 참조하여, 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 얼굴의 움직임 상태를 판정하기 위한 도 1의 디지털 카메라 프로세서(507)의 알고리즘의 또다른 예를 설명하면 다음과 같다.
먼저, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 이전에 검출되었던 몸통 영상에 대하여, 각각의 휘도값에 대한 화소 개수의 히스토그램(예를 들어, 도 10의 101)을 구한다(단계 S91).
다음에, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 현재 검출된 몸통 영상에 대하여, 각각의 휘도값에 대한 화소 개수의 히스토그램(예를 들어, 도 10의 102)을 구한다(단계 S93).
다음에, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 이전에 검출되었던 몸통 영상의 히스토그램(예를 들어, 도 10의 101)에 대하여, 현재 검출된 몸통 영상의 히스토그램(예를 들어, 도 10의 102)의 변화 상태를 구한다(단계 S95).
그리고, 디지털 카메라 프로세서(507)는, 히스토그램의 변화 상태에 따라 얼굴의 움직임 상태를 판정한다. 예를 들어, 도 10에서 참조 부호 101이 이전에 검출되었던 몸통 영상의 히스토그램을 가리키고, 참조 부호 102가 현재 검출된 몸통 영상의 히스토그램인 경우, 얼굴이 왼쪽을 향하고 있다가 뒤쪽으로 우회전했다고 판정된다(도 7 및 8 참조).
상기와 같은 단계들에 의하면, 이전에 검출된 몸통의 영상 특성과 현재 검출된 몸통의 영상 특성이 비교되어 얼굴의 현재 방향이 판정될 수 있다. 이에 따라, 대상 얼굴이 촬상부를 향하고 있지 않을 때에도 얼굴이 빠르게 검출될 수 있다.
이상 설명된 바와 같이, 본 발명에 따른 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법 및 이 방법을 채용한 디지털 영상 처리 장치에 의하면, 얼굴이 검출되지 않으면, 몸통의 영상 특성이 이용되어 얼굴의 현재 방향이 판정될 수 있다. 이에 따라, 대상 얼굴이 촬상부를 향하고 있지 않을 때에도 얼굴이 빠르게 검출될 수 있다.
본 발명은, 상기 실시예에 한정되지 않고, 청구범위에서 정의된 발명의 사상 및 범위 내에서 당업자에 의하여 변형 및 개량될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 제어 방법이 채용된 디지털 영상 처리 장치로서의 디지털 카메라의 전체적 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 얼굴 검출 모드에서 도 1의 디지털 카메라 프로세서의 알고리즘을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 도 2의 단계 S23의 수행 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 얼굴의 움직임 상태를 판정하기 위한 도 1의 디지털 카메라 프로세서의 알고리즘의 일 예를 보여주는 흐름도이다.
도 5는 도 4의 얼굴의 몸통의 어느 한 가장자리를 보여주는 도면이다.
도 6은 도 5의 어느 한 가장자리를 확대하여 보여주는 도면이다.
도 7은 도 4의 얼굴이 왼쪽으로 돌아선 경우의 몸통을 보여주는 도면이다.
도 8은 도 4의 얼굴이 뒤쪽으로 돌아선 경우의 몸통을 보여주는 도면이다.
도 9는 도 2의 단계 S26에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 얼굴의 움직임 상태를 판정하기 위한 도 1의 디지털 카메라 프로세서의 알고리즘의 또다른 예를 보여주는 흐름도이다.
도 10은 도 9의 단계 S95에서 히스토그램의 변화 상태의 일 예를 보여주는 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1...디지털 카메라, 12...플래시, 19...플래시-광량 센서, MIC...마이크로폰,
SP...스피커, 35...디스플레이 패널,
OPS...광학계, OEC...광전 변환부, MZ...줌 모터, MF...포커스 모터,
MA...조리개(aperture) 모터, 501...아날로그-디지털 변환부,
502...타이밍 회로, 503...실시간 클럭,
504...DRAM, 505...EEPROM, 506...메모리 카드 인터페이스, 507...디지털 카메라 프로세서, 508...RS232C 인터페이스, 509...비디오 필터, 21a...USB 접속부, 21b...RS232C 접속부, 21c...비디오 출력부, 510...렌즈 구동부, 511...플래시 제어기, 512...마이크로제어기, INP...사용자 입력부, LAMP...발광부, 513...오디오 처리기, 514...LCD 구동부, 62...플래시 메모리.

Claims (12)

  1. 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법에 있어서,
    (a) 얼굴이 검출되면, 몸통 영역의 영상 정보를 저장함;
    (b) 얼굴이 검출되지 않으면, 상기 단계 (a)에서 저장된 영상 정보를 가진 몸통을 검출함; 및
    (c) 상기 단계 (b)에 의하여 이전에 몸통이 검출되었던 후에 현재 몸통이 검출된 경우, 이전에 검출된 몸통의 영상 특성과 현재 검출된 몸통의 영상 특성을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태를 판정함을 포함하고,
    상기 단계 (c)에서,
    이전에 검출된 몸통의 가장자리들의 휘도 특성과 현재 검출된 몸통의 가장자리들의 휘도 특성을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태가 판정되며,
    (c11) 이전에 검출되었던 몸통의 모든 가장자리들에 대하여, 인접 화소들 사이의 휘도 차이값들을 합산하여, 가장자리 특성 값을 구함;
    (c12) 현재 검출된 몸통의 모든 가장자리들에 대하여, 인접 화소들 사이의 휘도 차이값들을 합산하여, 가장자리 특성 값을 구함;
    (c13) 이전에 검출되었던 몸통의 가장자리 특성 값에 대하여, 현재 검출된 몸통의 가장자리 특성 값의 변화율인 가장자리 특성 변화율을 계산함; 및
    (c14) 가장자리 특성 변화율에 따라 얼굴의 움직임 상태를 판정함을 더 포함한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 단계 (a)가,
    (a1) 검출된 얼굴의 크기와 기준 좌표에 따라 몸통의 크기와 기준 좌표를 설정함; 및
    (a2) 상기 단계 (a1)에서 설정된 몸통 영역의 영상 정보를 저장함을 포함한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 단계들 (a) 및 (b)에서,
    상기 몸통 영역의 영상 정보가 상기 몸통 영역의 평균 계조인 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 몸통 영역의 평균 계조가,
    상기 몸통 영역의 평균 적색 계조, 평균 녹색 계조, 및 평균 청색 계조를 각각 포함한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서, 상기 단계들 (c11) 및 (c12) 각각에서,
    어느 한 가장자리의 화소들이 제2 화소 및 제3 화소인 경우에 상기 어느 한 가장자리에 대하여, 제1 화소와 상기 제2 화소의 휘도 차이값, 상기 제2 화소와 상기 제3 화소의 휘도 차이값, 및 상기 제3 화소와 제4 화소의 휘도 차이값이 모두 합산되는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 단계 (c)에서,
    이전에 검출되었던 몸통 영상의 휘도 히스토그램과 현재 검출된 몸통의 휘도 히스토그램을 비교하여, 그 결과에 따라 얼굴의 움직임 상태가 판정되는 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    (c21) 이전에 검출되었던 몸통 영상에 대하여, 각각의 휘도값에 대한 화소 개수의 히스토그램을 구함;
    (c22) 현재 검출된 몸통 영상에 대하여, 각각의 휘도값에 대한 화소 개수의 히스토그램을 구함;
    (c23) 이전에 검출되었던 몸통 영상의 히스토그램에 대하여, 현재 검출된 몸통 영상의 히스토그램의 변화 상태를 구함; 및
    (c24) 상기 히스토그램의 변화 상태에 따라 얼굴의 움직임 상태를 판정함을 더 포함한 디지털 영상 처리 장치의 제어 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 주 제어기를 구비하고, 지속적으로 입력되는 영상에서 얼굴을 검출하는 디지털 영상 처리 장치에 있어서,
    상기 주 제어기가 제1항 내지 제4항, 제7항 내지 제9항의 제어 방법들 중에서 어느 하나를 채용하여 동작하는 디지털 영상 처리 장치.
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