KR20080099443A - 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 조명 마스크(Light Masks)를 이용한 사용자 얼굴 검증 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 얼굴 영상으로부터 얼굴특징 벡터를 추출하는 얼굴특징 추출부와, 일반인 DB(Database)의 얼굴 영상으로부터 일반인 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하는 일반인 GMM 구성부 및 사용자 DB(Database)의 얼굴 영상에 조명 마스크를 적용하여 사용자 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하는 사용자 GMM 구성부와, 상기 일반인 GMM과 상기 사용자 GMM에 상기 얼굴특징 벡터를 입력하여 로그우도값(Log-likelihood)을 계산하는 로그우도값 계산부와, 상기 계산된 로그우도값을 소정 임계치와 비교하여 상기 얼굴 영상이 사용자의 얼굴 영상인지 여부를 검증하는 사용자 검증부를 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템을 제공한다.
본 발명에 의하여 얼굴 영역 전체에 대하여 특징 추출을 함으로써 얼굴 전체에 대한 특징을 제대로 반영하여 검증할 수 있으며, 얼굴 영상에 대해 조명 마스크를 적용함으로써 얼굴 특징에 관한 데이터 양을 늘여 검증시 조명에 취약한 단점을 보완하는 효과가 있다.
로봇, GMM(Gaussian Mixture Model), 조명 마스크, 사용자 검증

Description

조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR VERIFYING USER'S FACE USING LIGHT MASKS}
도 1은 종래기술 및 본 발명의 실시 예에 따른 얼굴 영역의 블록화에 대한 예시도
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 조명 마스크(Light Masks)를 이용한 얼굴 영상 처리에 대한 예시도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 조명 마스크를 이용한 사용자 얼굴 검증 시스템에 관한 구성도
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 일반인 GMM(Gaussian Mixture Model) 구성부에 관한 구성도
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 GMM(Gaussian Mixture Model) 구성부에 관한 구성도
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 조명 마스크를 이용한 얼굴 영상의 선형 변환 산출에 관한 구성도
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 조명 마스크를 이용한 사용자 얼굴 검증 방법에 관한 흐름도
본 발명은 조명 마스크를 이용한 사용자 얼굴 검증 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히 로봇(Robot) 환경에서 카메라(Camera)를 통해 입력되는 영상을 인식하여 등록된 사용자를 검증하는 시스템 및 방법에 유용하다.
얼굴을 인식하여 검증하는 기술은 종래에도 많이 존재하고 있다. 종래의 얼굴 검증 기술은 얼굴 영상을 블록화하여 각 블록에 대해 특징을 추출한 후 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, 이하 GMM)을 생성하는 것이 주를 이루고 있다. 얼굴 영상을 블록화하는 것은 도 1의 (a)에 예시된 것과 같다. 이처럼 얼굴 영상을 작은 블록으로 구분하여 특징을 추출하는 방식은 소수의 영상으로 많은 데이터를 얻어서 GMM 학습이 잘된다는 장점도 있으나 GMM의 개수가 많아져서 학습 및 적응 시간과 검증 시간이 오래 걸리고, 얼굴의 전체적인 특징이 제대로 반영되지 못한다는 단점이 있다.
본 발명은 종래에 얼굴 영역을 블록화하여 특징 추출하는 것을 얼굴 전체 영역에 대해 특징을 추출함으로써, 얼굴 전체의 특징을 제대로 반영하는 얼굴 검증 시스템 및 방법을 제공한다. 도 1의 (b)에서 처럼 얼굴 영역을 따로 블록화하지 않고 전체에 대해 특징을 추출한다.
한편, 얼굴 전체를 이용한 특징 추출에 의해 추출된 데이터 양이 줄어드는 새로운 문제점을 보완하기 위하여, 얼굴에 조명 마스크를 적용하는 선형 변환을 통 해 데이터 양을 늘리는 얼굴 검증 시스템 및 방법을 제공한다. 도 2에서 보는 바와 같이 하나의 얼굴 영상에 대하여 다양한 방향에서 조명을 비추는 효과를 가지는 조명 마스크를 합성하여 마치 여러 방향에서 조명을 비추는 얼굴 영상을 만들어 낼수 있다. 이처럼 조명 마스크를 이용하여 얼굴을 검증함으로써, 종래의 얼굴 검증 시스템 및 방법이 조명에 취약하다는 단점을 보완하는 조명 마스크를 이용한 얼굴 검증 시스템 및 방법을 제공한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 얼굴 영상으로부터 얼굴특징 벡터를 추출하는 얼굴특징 추출부와, 일반인 DB의 얼굴 영상으로부터 일반인 GMM을 생성하는 일반인 GMM 구성부 및 사용자 DB의 얼굴 영상에 조명 마스크를 적용하여 사용자 GMM을 생성하는 사용자 GMM 구성부와, 상기 일반인 GMM과 상기 사용자 GMM에 상기 얼굴특징 벡터를 입력하여 로그우도값(Log-likelihood)을 계산하는 로그우도값 계산부와, 상기 계산된 로그우도값을 소정 임계치와 비교하여 상기 얼굴 영상이 사용자의 얼굴 영상인지 여부를 검증하는 사용자 검증부를 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템을 제공한다.
한편, 상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 얼굴 영상으로부터 얼굴특징 벡터를 추출하는 얼굴특징 추출단계와, 일반인 DB의 얼굴영상으로부터 일반인 GMM을 생성하고, 사용자 DB의 얼굴영상에 조명 마스크를 적용하여 사용자 GMM을 생성하는 GMM 생성단계와, 상기 일반인 GMM과 상기 사용자 GMM에 상기 얼굴특징 벡터를 입력하여 로그우도값을 계산하는 로그우도값 계산단계와, 상기 계산된 로그우 도값을 소정 임계치와 비교하여 상기 얼굴 영상이 사용자의 얼굴 영상인지 여부를 검증하는 사용자 검증단계를 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 방법을 제공한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면에 표시되더라도 가능한 동일한 참조번호 및 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 조명 마스크를 이용한 사용자 얼굴 검증 시스템에 관한 구성도이다. 도 3을 참조하면, 조명 마스크를 이용한 사용자 얼굴 검증 시스템(300, 이하 사용자 얼굴 검증 시스템)은 영상 입력부(310), 얼굴특징 추출부(320), 일반인 GMM 구성부(400), 사용자 GMM 구성부(500), 로그우도값 계산부(330) 및 사용자 검증부(340)를 포함한다. 사용자 얼굴 검증 시스템(300)의 각 구성은 다음과 같다. 먼저 영상 입력부(310)는 로봇에 장착된 카메라 등을 통해서 얼굴 영상을 입력받는다. 이러한 영상 입력부(310)는 카메라에 한정하지 않으며, 디스켓(Diskette)과 같이 카메라에 의한 촬영없이 영상이 입력될 수 있는 모든 구성을 포함한다.
얼굴특징 추출부(320)는 영상 입력부(310)에서 입력받은 영상에 대해 전처리를 행한 후, 얼굴특징 벡터를 추출한다. 여기서 영상 상의 얼굴 영역 전체를 얼굴특징 추출 단위로 하여 얼굴특징 벡터를 추출할 수 있다.
한편, 일반인 GMM 구성부(400)는 일반인 DB 상에 등록된 일반인 얼굴 영상에 대해 일반인 GMM을 생성하여 저장하며, 사용자 GMM 구성부(500)는 사용자 DB 상에 등록된 사용자 얼굴 영상에 대해 사용자 GMM을 생성하여 저장한다. 여기서 특히 사용자 GMM 구성부(500)에서는 얼굴특징 추출부(320)에서 추출된 얼굴특징 벡터에 조명 마스크를 적용하여 다양한 조명 하의 얼굴 영상을 생성한다. 따라서 얼굴특징 벡터의 데이터 양을 늘리고 사용자 검증 시 검증 확률을 높일 수 있다. 일반적인 GMM 생성에 관한 구성은 후술한다.
로그우도값 계산부(330)는 얼굴특징 추출부(320)에서 추출한 얼굴특징 벡터를 일반인 GMM과 사용자 GMM에 입력하여 로그우도값을 계산한다. 다음은 로그우도값의 계산 과정을 수식화한 것이다. 사용자가 여러 명이라면 사용자 GMM에 대한 결과가 여러 개 얻어지는데, 이 때는 가장 큰 로그우도값을 취하여 계산한다.
Figure 112007034432164-PAT00001
사용자 검증부(340)는 로그우도값 계산부(330)에서 구한 위 z값을 이용하여 실제 임계치와 비교하여 영상 입력부(310)에서 입력된 영상의 얼굴이 사용자의 얼굴인지를 검증한다. 여기서 z가 임계치보다 크면 사용자로 판단하고, z가 임계치보다 작으면 일반인으로 판단한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 일반인 GMM 구성부(400)에 관한 구성도이다. 도 4를 참조하면, 일반인 DB(410)에 등록된 일반인의 얼굴 영상은 얼굴특징 추출부(420)에 의해 얼굴 특징이 추출된다. 도면에 도시하지는 않았지만, 얼굴특징 벡터를 추출하기 전에 얼굴특징 추출부(420)에서 얼굴 영상에 대한 전처리를 한 후 얼굴특징 벡터 추출한다. 전처리로는 눈을 중심으로 얼굴의 위치를 정렬하는 기하하적 정규화와 영상의 밝기를 조절하는 히스토그램 정규화를 수행한다. 특징 추출 시에는 주성분 분석을 통해서 특징을 추출한다. 이렇게 추출된 특징들을 이용하여 GMM 생성부(430)에서 일반인 GMM을 생성하고 이를 일반인 GMM 저장부(440)에 저장한다.
일반인 GMM 구성부(400)에서 실제로 수행되는 과정을 수식화하면 다음과 같다. 일반인 DB(410)에 얼굴 영상이 N개 있고 이것을 X=[x1, ... , xN] 이라고 하면, 이 얼굴 영상 데이터를 가우시안 혼합 형태로 모델링한다. 일반적으로 가우시안 확률밀도(Gaussian Probability)는 다음과 같다. 얼굴 영상 데이터의 차원을 D, 얼굴 영상 데이터를 x라고 할 때,
Figure 112007034432164-PAT00002
이러한 가우시안 확률밀도 여러 개가 하나의 확률 모델을 구성한다. 그러한 확률 모델을 GMM이라 하고 다음과 같이 나타낼 수 있다. 여기서 M은 혼합(Mixture)의 개수이다.
Figure 112007034432164-PAT00003
이러한 모델에서 파라미터(parameter)는 다음과 같이 요약할 수 있다. 각 혼합 구성(Mixture component) j의 평균(mean)
Figure 112007034432164-PAT00004
, 코베리언스(Covariance)
Figure 112007034432164-PAT00005
, 가중치(weight) P(j)이다. 이러한 각 파라미터는 주어진 얼굴 영상 데이터 X를 이용하여 학습한다. 학습 방법은 혼합 모델이 얼굴 영상 데이터 X를 가장 잘 표현하는 파라미터를 찾는 것이다. 즉, 로그우도값이 최대화되도록 하는 파라미터를 찾는 것이다. 최대화하고자 하는 로그우도 함수는 다음과 같다. 여기서
Figure 112007034432164-PAT00006
일 때,
Figure 112007034432164-PAT00007
이 로그우도 함수를 최대화하는 파라미터를 찾기 위해, 먼저 K-평균(K-means)를 이용하여 파라미터를 초기화한 후 최대화 기대 알고리즘(Expectation-Maximazation algorithm, 이하 EM 알고리즘)을 사용한다. 이 알고리즘을 통해서 먼저 각 데이터를 몇 개의 그룹으로 분리한다. 이러한 클러스터링(clustering)은 다음과 같이 수행한다.
1. 임의로 M개의 얼굴 영상 데이터를 선택하여 각 그룹의
Figure 112007034432164-PAT00008
으로 정한다.
2. 다음의 과정을 수렴할 때까지 반복한다.
(1) 각 얼굴 영상 데이터 i에 대해서 유클리디안(Euclidian) 거리
Figure 112007034432164-PAT00009
를 구하여 가장 가까운 그룹으로 분류한다.
(2) 분류된 데이터를 이용하여 각 그룹의
Figure 112007034432164-PAT00010
을 다시 계산한다.
초기화를 수행하여 얻어진 각 그룹의
Figure 112007034432164-PAT00011
을 초기값으로 이용하여 EM 알고리즘을 수행하고 파라미터를 구한다. 여기서 EM 알고리즘은 E-단계와 M-단계의 과정으로 나누어지는데, E-단계에서는 잉여 통계값(Sufficient Statistics)를 예측하고, M-단계에서는 잉여 통계값을 바탕으로 파라미터를 예측한다. 이러한 E-단계와 M-단계는 다음과 같다. 먼저 E-단계에서 주어진 얼굴 영상 데이터의 잉여 통계값은 다음과 같다.
Figure 112007034432164-PAT00012
E-단계에서 구해진 잉여 통계값을 바탕으로 M-단계에서 다음과 같이 파라미터들을 구한다.
Figure 112007034432164-PAT00013
위의 EM 알고리즘을 수렴할 때까지 반복한다. 결국 EM 알고리즘을 통하여 일반인 GMM을 표현하는 확률 모델의 파라미터
Figure 112007034432164-PAT00014
를 구할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 GMM 구성부(500)에 관한 구성도이다. 도 5를 참조하면, 사용자 DB(510)에는 사용자의 얼굴 영상이 미리 등록된다. 사용자는 개인일 수 도 있고, 복수의 사용자를 포함하는 집단일 수 있다. 사용자 DB(510)에 등록된 사용자의 얼굴 영상도 도 4에서와 마찬가지로 얼굴특징 추출부(520)를 동일한 전처리 및 얼굴특징 추출을 한다. 얼굴특징 추출 시에는 얼굴 영역을 복수의 블록으로 나누어 얼굴특징 벡터를 추출하는 종래 기술과 달리 얼굴 영역 전체를 하나의 특징 추출 단위로 하여 얼굴특징 벡터를 추출한다. 따라서 추출된 얼굴특징 벡터는 차원은 크지만 그 갯수가 적어 데이터 양이 적을 수 밖에 없다. 이를 극복하기 위해 선형변환 증폭부(530)에서 선형변환을 통해 얼굴특징 벡 터의 개수를 늘린다. 여기서 선형 변환 증폭은 조명 마스크를 의미한다. 이렇게 늘어난 특징과 일반인 GMM 구성부(400)에 생성한 일반인 GMM을 이용하여 적응기법 GMM 생성부(540)에서 사용자 GMM을 생성한다. 적응 기법은 보편적인 연관 적응(Relevance Adaptation) 기법을 이용한다. 이러한 연관 적응 기법은 다음의 두 과정으로 나누어 진다.
1. 각 혼합 m에 대한 선점 확률(Occupation Probability) rm(xi)를 구한다.
Figure 112007034432164-PAT00015
2. 이렇게 구한 선점 확률을 이용하여 일반인 GMM으로부터 사용자 GMM을 생성한다. 그 적응 과정은 다음과 같다.
Figure 112007034432164-PAT00016
여기서 은 일반인 GMM과 등록된 사용자의 가중치를 조절하는 값으로 실험을 통해서 미리 정해진다. 이렇게 생성된 사용자 GMM은 사용자 GMM 저장부(550)에 저장된다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 조명 마스크를 이용한 얼굴 영상의 선형 변환 산출에 관한 구성도이다. 도 6을 참조하면, 도 4에서와 마찬가지로 일반인 DB의 일반인 얼굴 영상에 대해 얼굴특징 추출부(620a)가 동일한 전처리 및 얼굴특징 벡터를 추출한다. 그리고 정상적 특징 저장부(630a)에서 얼굴특징 벡터를 수신하여 저장한다. 한편, 조명마스크 적용부(620b)에서는 다양한 방향의 조명에 관한 조명 마스크를 일반인 DB의 얼굴 영상에 덧씌워 얼굴특징 추출부(630b)가 얼굴특징 벡터들을 추출한다. 그리고 선형증폭된 특징 저장부(640b)에서 이를 저장한다.
선형변환 산출부(650)는 정상적 특징 저장부(630a)와 선형증폭된 특징 저장부(640b)에 각각 저장된 얼굴특징 벡터들의 차를 이용하여 선형변환을 산출한다. 도 6에서 명시된 시스템을 이용하여 산출된 선형 변환들은 사용자 GMM을 생성할 때 사용된다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 조명 마스크를 이용한 사용자 얼굴 검증 방법에 관한 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 먼저 영상 입력단계(S710)에서 영상 입력부(310)를 통해 얼굴 영상을 입력받으면, 얼굴특징 추출단계(S720)에서는 얼굴특징 추출부(320)가 얼굴 영상의 얼굴 영역 전체를 추출 단위로 하여 얼굴특징 벡터를 추출한다. 로그우도값 계산단계(S740)에서는 얼굴특징 추출단계(S720)에서 추출한 얼굴특징 벡터를 일반인 GMM 저장부(440) 및 사용자 GMM 저장부(550)에 저장된 일반인 GMM과 사용자 GMM에 입력하여 로그우도값을 계산한다. 일반인 GMM 저장부(440) 및 사용자 GMM 저장부(550)는 일반인 GMM 구성부(400) 및 사용자 GMM 구성부(500)에서 생성된 일반인 GMM과 사용자 GMM들이 저장되어 있다. 여기서 사용자 GMM은 사용자 DB에 등록된 사용자 얼굴 영상에 다양한 조명 마스크를 덧씌어 얼굴특징 벡터들을 추출한 후 생성된다.(S730) 그리고 나서, 사용자 검증단계(S750)에서 로그우도값이 임계치와 비교하여 영상 입력부(310)에서 입력받은 얼굴 영상의 얼굴이 사용자의 얼굴인지 일반인의 얼굴인지를 판단하여 검증한다.
상기한 바와 같이 구성된 본 발명에 의하여 얼굴 영역을 블록화하여 특징을 추출하지 않고 얼굴 영역 전체에 대하여 특징 추출을 함으로써, 얼굴 전체에 대한 특징을 제대로 반영하여 검증할 수 있는 효과가 있다.
한편, 얼굴 영상에 대해 조명 마스크를 적용함으로써, 위의 구성으로 줄어든 데이터 양을 늘이고, 조명에 취약한 얼굴 검증을 보완하는 효과가 있다.

Claims (6)

  1. 조명 마스크(Light Masks)를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템에 있어서,
    얼굴 영상으로부터 얼굴특징 벡터를 추출하는 얼굴특징 추출부와,
    일반인 DB(Database)의 얼굴 영상으로부터 일반인 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하는 일반인 GMM 구성부 및 사용자 DB의 얼굴 영상에 조명 마스크를 적용하여 사용자 GMM을 생성하는 사용자 GMM 구성부와,
    상기 일반인 GMM과 상기 사용자 GMM에 상기 얼굴특징 벡터를 입력하여 로그우도값(Log-likelihood)을 계산하는 로그우도값 계산부와,
    상기 계산된 로그우도값을 소정 임계치와 비교하여 상기 얼굴 영상이 사용자의 얼굴 영상인지 여부를 검증하는 사용자 검증부를 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    얼굴 영상을 입력받아 상기 얼굴특징 추출부로 전송하는 영상 입력부를 더 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 얼굴특징 추출부가, 상기 얼굴 영상에서 얼굴영역 전체를 하나의 추출 단위로 하여 얼굴특징을 추출함을 특징으로 하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 사용자 GMM 구성부가,
    사용자의 얼굴 영상을 등록하는 사용자 DB와,
    상기 얼굴 영상으로부터 얼굴영역 전체를 하나의 추출 단위로 하여 얼굴특징 벡터를 추출하는 얼굴특징 추출부와,
    상기 추출된 얼굴특징 벡터에 조명 마스크를 적용하여 선형변환 증폭을 하는 선형변환 증폭부와,
    연관 적응 기법(Relevance Adaptation)을 이용하여 상기 일반인 GMM 구성부로부터 사용자 GMM을 생성하는 적응기법 GMM 생성부와,
    상기 생성된 사용자 GMM을 저장하는 사용자 GMM 저장부를 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 시스템.
  5. 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 방법에 있어서,
    얼굴 영상으로부터 얼굴특징 벡터를 추출하는 얼굴특징 추출단계와,
    일반인 GMM과 사용자 GMM이 저장되어 있는 GMM 구성부에 상기 얼굴특징 벡터를 입력하여 로그우도값을 계산하는 로그우도값 계산단계와,
    로그 우도값을 계산하기 위한 일반인 DB의 얼굴 영상으로부터 생성된 일반인 GMM과 사용자 DB의 얼굴 영상에 조명 마스크를 적용하여 생성된 사용자 GMM이 저장되는 GMM 생성단계와,
    상기 계산된 로그우도값을 소정 임계치와 비교하여 상기 얼굴 영상이 사용자의 얼굴 영상인지 여부를 검증하는 사용자 검증단계를 포함하는 조명 마스크를 이용하는 사용자 얼굴 검증 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 얼굴특징 추출단계가, 상기 얼굴 영상에서 얼굴영역 전체를 하나의 추출 단위로 하여 얼굴특징을 추출하는 단계임을 특징으로 하는 사용자 얼굴 검증 방법.
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