KR101937323B1

KR101937323B1 - 위장 얼굴 판별 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101937323B1
Application number: KR1020120103375A
Authority: KR
Inventors: 윤호섭; 박찬규; 김계경; 김도형; 김재홍
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2012-09-18
Filing date: 2012-09-18
Publication date: 2019-01-11
Also published as: US20140079295A1; US8965068B2; KR20140036803A

Abstract

본 발명은 얼굴 영역에서 피부색 영역만을 추출하고, 추출된 피부색 영역의 맥박 성분 존재 여부를 통해 위장 얼굴 여부를 판별할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치는 외부로부터 입력된 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부와, 얼굴 영역에서 피부색 영역을 검출하는 피부색 모델링부와, 피부색 영역에 대한 신호에서 맥박 성분이 존재하는지의 여부를 통해 입력 영상 내 얼굴이 위장 얼굴인지를 판별하는 위장 얼굴 판별부를 포함할 수 있다.

Description

위장 얼굴 판별 장치 및 방법{SYSTEM FOR GENERATING SIGNCRIPTION OF WIRELESS MOBIE COMMUNICATION}

본 발명은 위장 얼굴 판별에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 피부색 영역 내 맥박 성분 존재 여부를 기반으로 위장 얼굴을 판별할 수 있는 위장 얼굴 판별 장치 및 방법에 관한 것이다.

얼굴 영상 인식 기술은 이용한 보안시스템이나, ATM 출금 시스템 등에 활용될 수 있다. 이러한 얼굴 영상 인식의 대표적인 예로 단일 카메라를 이용한 얼굴 인식 시스템이 있다. 이러한 얼굴 인식 시스템은 카메라를 통해 범죄자나 나쁜 의도를 가진 사람의 사진 영상이 입력될 때, 사진 영상이 내 얼굴이 위장 얼굴인지 일반 얼굴 인지로 판별하는데 있어 어려움을 격어 왔다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 종래의 기술로는 3차원 거리센서나 두 개의 카메라를 이용해 이용해 얼굴에 굴곡이 있는지 확인하여 위장 얼굴과 일반 얼굴을 판별하는 방법이 있다. 그러나, 3차원 거리 센서를 이용한 방법은 비교적 고가이며, 외부 환경의 자연광에서는 작동이 되지 않는 단점이 존재하였고, 두 개의 카메라를 이용하는 방법은 기존의 장비에 설치가 어려우며, 성능도 만족할만하지 못하였다. 또한, 하나의 카메라를 이용해 사진인지를 판별하는 기술은 사진 주변의 테두리를 찾아서 검증하는 방법을 사용하기도 하였으나, 사진을 얼굴 형태에 맞춰 오렸을 경우 해결할 수 있는 방법이 제한된다. 이외에도 얼굴과 유사한 가면을 쓰거나, 실리콘 피부로 변장했을 때에는 위장 얼굴 판별이 어렵다.

대한민국 등록특허 10-1015646호에는 피부색 영역의 검출 통해 얼굴을 검출하기 위한 기술에 대해 기재되어 있다.

상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 얼굴 영역에서 피부색 영역만을 추출하고, 추출된 피부색 영역의 맥박 성분 존재 여부를 통해 위장 얼굴 여부를 판별할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 일 관점에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치는 외부로부터 입력된 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부와, 상기 얼굴 영역에서 피부색 영역을 검출하는 피부색 모델링부와, 상기 피부색 영역에 대한 신호에서 맥박 성분이 존재하는지의 여부를 통해 상기 입력 영상 내 얼굴이 위장 얼굴인지를 판별하는 위장 얼굴 판별부를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치에서 상기 피부색 모델링부는, 상기 얼굴 영역 영상의 좌표계를 변환하는 변환부와, 상기 좌표계가 변환된 영상을 이용하여 임계치를 추출하는 임계치 추출부와, 상기 임계치를 이용하여 상기 피부색 영역을 검출하는 모델링부를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치에서 상기 모델링부는, 상기 검출된 피부색 영역에 대해 이진화를 수행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치는 상기 이진화된 피부색 영역 내 R, G, B 신호의 평균을 계산하는 신호 계산부와, 상기 산출된 R, G, B 신호의 평균을 누적 저장하는 버퍼를 포함하며, 상기 위장 얼굴 판별부는, 기 설정된 시간 동안 상기 버퍼에 저장된 평균을 이용하여 상기 맥박 성분의 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치는 상기 버퍼에 저장된 상기 R, G, B 신호의 평균을 필터링하여 신호원 1, 2, 3을 추출하는 신호 처리부를 포함하며, 상기 위장 얼굴 판별부는, 상기 신호원 1, 2, 3의 주파수 특성을 분석하여 주기성 정도를 추출하며, 상기 추출된 주기성 정도에 의거하여 상기 맥박 성분 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치에서 상기 위장 얼굴 판별부는, 상기 신호원 1, 2, 3에 대해 FFT, MFCC(Mel-scale Frequency Cepstral Cofficient) 및 피치(pitch)를 적용하여 특징을 추출하며, 상기 추출된 특징을 SVM(Support Vector Machine) 신경망 학습기를 이용해 학습을 수행하여 상기 맥박 성분 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치에서 상기 변환부는, 상기 얼굴 영역의 R, G, B영상을 HSV 또는 YIQ 영상으로 변환하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치에서 상기 임계치 추출부는, 상기 얼굴 영역의 RGB영상이 HSV 영상으로 변환된 경우 H, S, V 채널에 대한 히스토그램을 계산하고, 상기 히스토그램 각각의 피크 위치로부터 좌우 누적된 화소 카운트들의 합이 기 설정된 값이 되는 지점을 상기 H, S 및 V 채널의 임계치로 추출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법은 외부로부터 입력된 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계와, 상기 얼굴 영역에서 피부색 영역을 검출하는 단계와, 상기 피부색 영역에 대한 신호에서 맥박 성분 존재 여부를 판단하는 단계와, 상기 맥박 성분의 존재 여부에 따라 상기 얼굴 영역 내 얼굴의 위장 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법에서 상기 피부색 영역을 검출하는 단계는, 상기 얼굴 영역 영상의 좌표계를 변환하는 단계와, 상기 좌표계가 변환된 영상을 이용하여 임계치를 추출하는 단계와, 상기 임계치를 이용하여 상기 얼굴 영역에서 상기 피부색 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법은 상기 피부색 영역에 대한 이진화를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법은 상기 이진화된 피부색 영역 내 R, G, B 신호의 평균을 산출하는 단계와, 상기 산출된 R, G, B 신호의 평균을 버퍼에 저장하는 단계를 포함하며, 상기 맥박 성분 존재 여부를 판단하는 단계는, 기 설정된 시간 동안 상기 버퍼에 저장된 평균을 이용하여 상기 맥박 성분의 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법은 상기 버퍼에 저장된 상기 R, G, B 신호의 평균을 필터링하여 신호원 1, 2, 3을 추출하는 단계를 포함하며, 상기 맥박 성분의 존재 여부를 판단하는 단계는, 상기 위장 얼굴 판별부는, 상기 신호원 1, 2, 3의 주파수 특성을 분석하여 주기성 정도를 추출하며, 상기 추출된 주기성 정도에 의거하여 상기 맥박 성분 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법에서 상기 좌표계를 변환하는 단계는, 상기 얼굴 영역의 RGB영상에서 밝기 정도가 분리된 HSV 또는 YIQ 영상으로 변환하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법에서 상기 임계치를 추출하는 단계는, 상기 얼굴 영역의 RGB영상이 HSV 영상으로 변환된 경우 H, S, V 채널에 대한 히스토그램을 계산하는 단계와, 상기 H, S, V 채널 각각의 히스토그램에서 상기 임계치를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 방법에서 상기 히스토그램에서 상기 임계치를 추출하는 단계는, 상기 H, S, V 채널 각각의 히스토그램의 피크 위치로부터 좌우 누적된 화소 카운트들의 합이 기 설정된 값이 되는 지점을 상기 H, S 및 V 채널의 임계치로 추출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 피부색 영역의 신호 변화를 기반으로 맥박 성분을 추출하여 위장 얼굴을 판별함으로써, 위장 얼굴 판별의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 검출된 얼굴 전체 영역에서 피부색이 아닌 부분을 피부색 모델링을 통해 제거한 후 맥박 성분을 추출함으로써, 실제 맥박 정보와 보다 유사한 맥박 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 위장 얼굴 판별의 속도 향상을 기대할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치를 도시한 블록도,
도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 실시 예에서 임계치 추출 과정을 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 모델링 과정의 결과를 도시한 예시도,
도 4a내지 도 4c는 본 발명의 실시 예에 따라 버퍼에 저장된 누적된 RGB 신호의 예시도,
도 5a 내지 도 5c는 누적된 RGB 신호를 기반으로 생성된 분리된 신호원1,2,3의 예시도,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치에서 맥박 성분 검출 과정을 설명하기 위한 도면,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 과정을 도시한 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 발명의 실시 예들을 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 발명의 실시 예에서의 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.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 위장 얼굴을 판별할 수 있는 장치 및 방법에 대해 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치를 도시한 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 위장 얼굴 판별 장치(100)는 얼굴 영역 검출부(110), 피부색 모델링부(120), 신호 계산부(130), 버퍼(135), 신호 처리부(140) 및 위장 얼굴 판별부(150)로 구성될 수 있다.

얼굴 영역 검출부(110)는 외부로부터 입력된 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출할 수 있다. 얼굴 영역을 검출하는 방법은 당업자에 의해 널리 알려진 기술로서, 이에 대한 설명은 생략한다. 이러한 얼굴 영역에는 피부색 영역뿐만 아니라 다양한 영역, 예컨대 눈, 입술, 콧구멍, 수염 등이 존재할 수 있다.

피부색 모델링부(120)는 피부색 모델링 과정을 통해 검출된 얼굴 영역에서 피부색 영역을 검출할 수 있다. 즉, 피부색 모델링부(120)는 시간의 경과에 따라 피부색 밝기 변화를 감지하지 위한 피부색 모델링 및 이진화를 수행할 수 있다.

이러한 피부색 모델링부(120)는 변환부(122), 임계치 추출부(124) 및 모델링부(126) 등을 포함할 수 있다.

변환부(122)는 조명에 영향을 많이 받는 입력 영상, 즉 RGB 영상을 밝기 정보가 분리된 영상으로 변환할 수 있다. 즉, 변환부(122)는 RGB 영상을 HSV 또는 YIQ 영상으로 변환하여 모델링을 수행할 수 있다.

본 발명의 실시 예에서는 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환하는 것을 예로 들어 설명하기로 한다.

임계치 추출부(124)는 변환된 HSV 영상을 기반으로 임계치를 계산할 수 있다. 즉, 임계치 추출부(124)는 검출된 얼굴 영역에 대해 RGB 채널을 HSV 변환하고, 각 3채널에 대해 도 2a 내지 도 2c에 도시된 바와 같은 히스토램을 산출한 후 각 히스토그램의 피크(peak) 위치로부터 좌우로 누적된 화소 카운트들의 합이 95%가 되는 지점, 즉 Hth1, Hth2, Sth1, Sth2, Vth1, Vth2 값을 검색하여 각 H, S, V 채널에 대한 임계치를 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 각 채널에 대한 임계치는 모델링부(126)에 제공된다.

모델링부(126)는 임계치를 이용한 이진화 과정을 통해 얼굴에서 피부색과 다른 정보를 갖는 눈, 입술, 콧구멍, 수염 등의 영역이 제외된 순수한 피부색 영역만을 추출하여 모델링한 후 모델링된 영역을 이진화할 수 있다. 예를 들어, 모델링부(126)는 도 3에 도시된 바와 같이, 피부색 영역만을 모델링한 후 모델링 영역(300)에 대한 이진화를 수행할 수 있다.

신호 계산부(130)는 이진화된 모델링 영역(300)에서 R, G, B 신호의 평균 값을 계산한 후 버퍼(135)에 저장할 수 있다.

얼굴 영역 검출부(110), 피부색 모델링부(120) 및 신호 계산부(130)는 매 프레임에 대해 얼굴 영역을 검출한 후 검출된 얼굴 영역에서 피부색 영역을 추출하며, 추출된 피부색 영역에서 R, G, B 신호를 추출한 후 버퍼(135)에 저장할 수 있다.

버퍼(135)에는 기 설정된 시간 동안 해당 R, G, B 신호를 누적 저장한 후 이를 신호 처리부(140)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 4a 내지 도 4c에 도시된 바와 같이, 3-30초 동안 누적된 R, G, B 신호를 신호 처리부(140)에 제공할 수 있다.

신호 처리부(140)는 도 4a내지 도 4c에 도시된 R, G, B 신호에 적응적 필터링을 수행하여 분리된 신호원, 즉 맥박 신호인지의 여부를 판별하기 위한 신호원을 출력한다. 다시 말해서, 도 5a 내지 도 5c에 도시된 바와 같이, 신호 처리부(140)는 R 신호를 필터링하여 분리된 신호원 1을 출력하며, G 신호를 필터링하여 분리된 신호원 2를 출력하며, B 신호를 필터링하여 분리된 신호원 3을 출력할 수 있다.

이러한 신호 처리부(140)의 예로는 ICA(Independent Component Analysis, 이하, 'ICA'라고 함)를 들 수 있으나, 이에 한정하지는 않는다.

위장 얼굴 판별부(150)는 분리된 신호원 1, 2, 3으로부터 주파수 특성을 분석하여 주기성 정도를 추출하며, 추출된 주기성 정도에 따라 분리된 신호원 1, 2, 3이 맥박 신호인지를 판단할 수 있다. 분리된 신호원 1, 2, 3에 맥박 성분이 존재하는 지의 여부를 판단하는 방법으로는, 도 6에 도시된 바와 같이, 분리된 신호원 1, 2, 3의 주파수에 대한 정규화된 전력(normalized Lomb periodgram)을 계산한 후 전력이 최대인 지점의 주파수(fpeak)에서 전력과 기 설정된 임계치(threshold value)간의 비교를 통해 맥박 성분의 존재 여부를 판단할 수 있다.

위장 얼굴 판별부(150)는 맥박 성분의 존재 여부에 따라 얼굴 영역 내 위장인지의 여부를 판별할 수 있다.

상기의 같이 본 발명의 실시 예에서는 'normalized Lomb periodgram'을 이용하여 맥박 성분 존재 여부를 판별하는 것으로 예를 들어 설명하였지만, 다른 방법으로 FFT, MFCC, 피치(pitch) 등을 이용하여 신호 처리부(140)를 통해 출력된 분리된 신호원 1,2,3에서 특징 정보를 추출한 후 추출된 특징 정보를 SVM 신경망 등의 학습기를 이용해 학습하며, 학습한 결과를 통해 맥박 신호인지를 판별할 수 있다.

상기와 같은 구성을 갖는 위장 얼굴 판별 장치가 동작하는 과정에 대해 도 7을 참조하여 설명한다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 입력 영상 내 얼굴이 위장 얼굴인지의 여부를 판별하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 먼저 카메라 등에 의해 촬영된 영상이 입력되거나, 외부로부터 영상이 입력되면(S200), 얼굴 영역 검출부(110)는 입력된 영상에서 얼굴 영역을 검출한다(S202). 검출된 얼굴 영역에 대응되는 부분은 피부색 모델링부(120)에 입력될 수 있다.

피부색 모델링부(120)는 변환부(122)를 통해 얼굴 영역의 RGB 영상의 좌표계를 변환하는데, 예를 들어 RGB 영상을 HSV로 변환한다(S204).

이후, 임계치 추출부(124)는 피부색 모델링 과정을 통해 3개 채널, 즉 H, S, V 채널의 히스토그램을 생성한다(S206).

그리고 나서, 임계치 추출부(124)는 3채널의 히스토그램에서 임계치를 각각 추출(S208)한 후 이를 모델링부(126)에 제공한다.

모델링부(126)는 추출된 임계치를 이용하여 이진화를 수행하여 피부색과 다른 정보를 갖는 영역, 예컨대 눈, 입술, 콧구멍, 수염 등의 영역을 제외한 피부색 영역만을 추출하여 모델링한 후 모델링된 피부색 영역에 대한 이진화를 수행한다 (S210).

그리고 나서, 신호 계산부(130)는 이진화된 모델링 영역에 대한 R, G, B 신호의 평균 값을 계산한 후 버퍼(135)에 저장한다(S212).

이후, 신호 계산부(130)는 기 설정된 시간, 예컨대 30초가 경과되었는지를 판단한다(S214).

S214의 판단 결과, 기 설정된 시간이 경과되지 않은 경우 S200으로 진행하여 이후 단계를 수행한다. 즉, 30초 동안 입력 영상의 얼굴 영역에서 피부색 영역만의 R, G, B신호의 평균 값을 계산한 후 버퍼(135)에 저장한다.

S214의 판단 결과, 기 설정된 시간이 경과한 경우 신호 처리부(140)는 버퍼(135)에 누적 저장된 R, G, B 신호 각각에 대한 필터링을 수행하여 분리된 신호원 1, 2, 3을 생성한다(S216).

그리고 나서, 위장 얼굴 판별부(150)는 분리된 신호원 1, 2, 3으로부터 주파수 특성을 분석하여 주기성 정도를 추출(S218)하며, 추출된 주기성 정도에 따라 분리된 신호원 1, 2, 3에 맥박 성분이 존재하는지를 판단한다(S220).

S220의 판단 결과, 맥박 성분이 존재하는 경우 위장 얼굴 판별부(150)는 입력되는 영상 내 얼굴을 실제 얼굴로 판별하며(S222), 그렇지 않을 경우 위장 얼굴로 판별한다(S224).

한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.

100 : 위장 얼굴 판별 장치 110 : 얼굴 영역 검출부
120 : 피부색 모델링부 130 : 신호 계산부
135 : 버퍼부 140 : 신호 처리부
150 : 위장 얼굴 판별부

Claims

위장 얼굴 판별 장치에 있어서
외부로부터 입력된 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부와,
상기 얼굴 영역에서 피부색 영역을 검출하는 피부색 모델링부와,
상기 피부색 영역에 대한 신호에서 맥박 성분이 존재하는지의 여부를 통해 상기 입력 영상 내 얼굴이 위장 얼굴인지를 판별하는 위장 얼굴 판별부를 포함하되,
상기 검출된 피부색 영역에 대한 신호에서 신호원들을 추출하여 상기 신호원들에 대한 주파수 주기성 정보를 획득하고,
상기 맥박 성분은 상기 신호원들로부터 획득한 주파수 주기성 정보에 기초하여 존재 여부가 판단되는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 피부색 모델링부는,
상기 얼굴 영역 영상의 좌표계를 변환하는 변환부와,
상기 좌표계가 변환된 영상을 이용하여 임계치를 추출하는 임계치 추출부와,
상기 임계치를 이용하여 상기 피부색 영역을 검출하는 모델링부를 포함하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 모델링부는,
상기 검출된 피부색 영역에 대해 이진화를 수행하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 3항에 있어서,
상기 이진화된 피부색 영역 내 R, G, B 신호의 평균을 계산하는 신호 계산부와,

상기 산출된 R, G, B 신호의 평균을 누적 저장하는 버퍼를 포함하며,
상기 위장 얼굴 판별부는,
기 설정된 시간 동안 상기 버퍼에 저장된 평균을 이용하여 상기 맥박 성분의 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 기 설정된 시간은, 3-30초인 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 신호원들은 신호원 1, 2, 3으로 구성되고,
상기 버퍼에 저장된 상기 R, G, B 신호의 평균을 필터링하여 상기 신호원 1, 2, 3을 추출하는 신호 처리부를 포함하며,
상기 위장 얼굴 판별부는, 상기 신호원 1, 2, 3의 주파수 특성을 분석하여 주기성 정도를 추출하며, 상기 추출된 주기성 정도에 의거하여 상기 맥박 성분 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 위장 얼굴 판별부는, 상기 신호원 1, 2, 3에 대해 FFT, MFCC(Mel-scale Frequency Cepstral Cofficient) 및 피치(pitch)를 적용하여 특징을 추출하며, 상기 추출된 특징을 SVM(Support Vector Machine) 신경망 학습기를 이용해 학습을 수행하여 상기 맥박 성분 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 변환부는,
상기 얼굴 영역의 R, G, B영상을 HSV 또는 YIQ 영상으로 변환하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 임계치 추출부는,
상기 얼굴 영역의 RGB영상이 HSV 영상으로 변환된 경우 H, S, V 채널에 대한 히스토그램을 계산하고, 상기 히스토그램 각각의 피크 위치로부터 좌우 누적된 화소 카운트들의 합이 기 설정된 값이 되는 지점을 상기 H, S 및 V 채널의 임계치로 추출하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 장치.
위장 얼굴 판별 방법에 있어서
외부로부터 입력된 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계와,
상기 얼굴 영역에서 피부색 영역을 검출하는 단계와,
상기 피부색 영역에 대한 신호에서 맥박 성분 존재 여부를 판단하는 단계와,
상기 맥박 성분의 존재 여부에 따라 상기 얼굴 영역 내 얼굴의 위장 여부를 판별하는 단계를 포함하되,
상기 검출된 피부색 영역에 대한 신호에서 신호원들을 추출하여 상기 신호원들에 대한 주파수 주기성 정보를 획득하고,
상기 맥박 성분은 상기 신호원들로부터 획득한 주파수 주기성 정보에 기초하여 존재 여부가 판단되는 것을 특징으로 하는 위장 얼굴 판별 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 피부색 영역을 검출하는 단계는,
상기 얼굴 영역 영상의 좌표계를 변환하는 단계와,
상기 좌표계가 변환된 영상을 이용하여 임계치를 추출하는 단계와,
상기 임계치를 이용하여 상기 얼굴 영역에서 상기 피부색 영역을 검출하는 단계를 포함하는
위장 얼굴 판별 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 피부색 영역에 대한 이진화를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 이진화된 피부색 영역 내 R, G, B 신호의 평균을 산출하는 단계와,
상기 산출된 R, G, B 신호의 평균을 버퍼에 저장하는 단계를 포함하며,
상기 맥박 성분 존재 여부를 판단하는 단계는,
기 설정된 시간 동안 상기 버퍼에 저장된 평균을 이용하여 상기 맥박 성분의 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 기 설정된 시간은, 3-30초인 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 신호원들은 신호원 1, 2, 3으로 구성되고,
상기 버퍼에 저장된 상기 R, G, B 신호의 평균을 필터링하여 상기 신호원 1, 2, 3을 추출하는 단계를 포함하며,
상기 맥박 성분의 존재 여부를 판단하는 단계는,
상기 신호원 1, 2, 3의 주파수 특성을 분석하여 주기성 정도를 추출하며, 상기 추출된 주기성 정도에 의거하여 상기 맥박 성분 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는
위장 얼굴 판별 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 좌표계를 변환하는 단계는,
상기 얼굴 영역의 RGB영상에서 밝기 정도가 분리된 HSV 또는 YIQ 영상으로 변환하는 것을 특징으로 하는
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제 16 항에 있어서,
상기 임계치를 추출하는 단계는,
상기 얼굴 영역의 RGB영상이 HSV 영상으로 변환된 경우 H, S, V 채널에 대한 히스토그램을 계산하는 단계와,
상기 H, S, V 채널 각각의 히스토그램에서 상기 임계치를 추출하는 단계를 포함하는
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제 17 항에 있어서,
상기 히스토그램에서 상기 임계치를 추출하는 단계는,
상기 H, S, V 채널 각각의 히스토그램의 피크 위치로부터 좌우 누적된 화소 카운트들의 합이 기 설정된 값이 되는 지점을 상기 H, S 및 V 채널의 임계치로 추출하는 것을 특징으로 하는
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