KR20100138155A - 미아찾기 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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양춘석
기석철
김창근
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(주)로봇에버
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Abstract

본 발명은 미아찾기 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 실시예는, 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 미아정보수신부; 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 카메라; 및 상기 카메라로부터 상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 미아후보인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템 및 그 방법을 제공한다.
로봇, 얼굴인식, 미아

Description

미아찾기 시스템 및 그 방법{System and Method for Searching for Missing Child}
본 발명의 실시예는 미아찾기 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 로봇에 의해 대상자의 얼굴이 촬영되고 얼굴인식을 통하여 파악한 대상자의 특징구분자와 기등록된 미아의 특징구분자를 비교함으로써 미아를 찾고자 하는 미아찾기 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
종래에는 미아가 발생한 경우에는 부모 등 보호자의 요청에 따라 미아가 소지한 이동통신단말기의 위치를 추적함으로써 미아를 찾아내거나, 미아가 이동통신단말기 등의 위치추적장치를 휴대하지 않은 경우에는 미아가 발생한 지역의 이동통신단말기 사용자에게 추적대상자의 정보를 실시간으로 제공하여 해당 지역의 이동통신단말기 사용을 통해 미아를 찾는 방법이 있다.
하지만 위와 같은 방법은 이동통신단말기에 사진 등을 전송하더라도 즉시 내용을 확인해야 하고 또한 사진 등을 전송받은 이동통신단말기 소지자가 스스로 주변의 아이를 주의깊게 적극적으로 살펴보고 전송받은 사진과 일치하는지 여부를 확인하는 방법에 의존할 수 밖에 없는 문제점이 있다.
본 발명의 실시예는 로봇에 의해 대상자의 얼굴이 촬영되고 얼굴인식을 통하여 기등록된 대상자의 특징구분자와 촬영된 미아의 특징구분자를 비교함으로써 미아를 찾는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 미아찾기 서버로부터 데이터를 송수신하는 미아찾기 시스템에 있어서, 상기 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 미아정보수신부; 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 카메라; 및 상기 카메라로부터 상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 미아후보인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 미아찾기 서버로부터 데이터를 송수신하는 미아찾기 시스템에 있어서, 상기 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 미아정보수신부; 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 카메라; 상기 카메라로부터 상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화 하여 정규화된 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자인 제1특징구분자 및 상기 제1특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 제1특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아후보로 판정하여 근접촬영명령을 발생하는 미아후보인식부; 및 상기 근접촬영명령을 수신하여 상기 카메라로부터 상기 미아후보의 근접영상을 수신하고 상기 근접영상을 탐색하여 근접얼굴영역을 검출하고, 상기 근접얼굴영역을 정규화한 정규화 근접얼굴영상의 근접특징벡터를 추출하여 상기 근접특징벡터를 상기 제1특징구분자에 입력하여 계산결과가 한계치 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 미아정보전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 미아찾기 방법에 있어서, 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 단계; 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 단계; 및 상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 상기 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 방법을 제공한다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템을 도시한 도면이다.
도 1에 도시하듯이 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템은 미아정보수신부(110), 카메라(120) 및 미아후보인식부(130)를 포함한다.
미아정보수신부(110)는 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB(160)에 저장한다.
카메라(120)는 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득한다.
미아후보인식부(130)는 카메라(120)로부터 촬영영상을 수신하고 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 촬영영상 및 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 미아찾기 서버(170)로 전송한다.
미아정보수신부(110), 카메라(120) 및 미아후보인식부(130)를 포함하는 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템은 미아찾기 로봇 내에 장착될 수 있다.
미아찾기 로봇과 미아찾기 서버(170)는 유무선 통신망을 이용하여 데이터를 교환할 수 있다.
놀이공원이나 대중 이용시설 등에서 미아가 발생하여 미아센터로 미아 신고가 접수된 경우에 미아센터에서 미아의 사진을 확보하여 미아센터의 미아찾기 서버로부터 미아찾기 로봇에게 전송되어 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템으로 전달된다. 미아찾기 로봇에게 전송되는 미아 사진의 포맷은 jpeg 등의 포맷으로 전송될 수 있다.
미아정보수신부(110)는 미아찾기 서버(170)로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB(160)에 저장한다. 수신하는 미아정보 내의 특징구분자는 SVM(Support Vector Machine)학습방법을 통해 생성된 구분 자(Classifier)일 수 있으며 이 구분자를 SVM구분자라 명명한다. SVM구분자에 대한 설명은 후술한다.
미아의 식별정보는 유니크한 미아식별번호일 수 있으며, 이 경우에 미아DB(160)에는 미아식별번호 및 SVM구분자가 포함되어 저장될 수 있다.
카메라(120)는 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득한다.
미아찾기로봇은 계획된 경로로 이동하면서 카메라(120)로 주변을 촬영하며, 촬영된 영상은 미아후보인식부(130)로 입력된다.
미아후보인식부(130)는 카메라(120)로부터 촬영영상을 수신하고 수신한 촬영영상을 탐색하면서 얼굴영역을 검출하며, 얼굴영역 검출방법으로는 아다부스트(Adaboost) 구분자를 이용할 수 있다.
한편, 크기가 동일한 최소 5,000장 이상의 얼굴영상을 수집하여 아다부스트 학습을 통하여 얼굴영상과 비얼굴영상을 구분하는 특징점을 나타내는 구분자(아다부스트 구분자라 명명한다.)를 추출함으로써 아다부스트 구분자가 생성된다. 아다부스트 학습을 통한 특징 추출방법에는 Haar-Feature, LBP(Local Binary Pattern) 등이 있다. 예를 들어, 여러가지 Two-Rectangle의 Haar Feature들 중에서 얼굴영상과 비얼굴영상을 가장 잘 구분하는 Haar-Feature를 첫번째 Weak-Classifier로 결정하고, 그 다음은 여러가지 Three-Rectangle의 Haar Feature 중에서 얼굴영상과 비얼굴영상을 가장 잘 구분하는 Haar-Feature를 두번째 Weak-Classifier로 결정하는 방법으로 세번째 네번째 등 많은 수의 Weak-Classifier를 구할 수 있다. 이와 같이 일련의 Weak-Classifier를 연결한 cascade구조의 Weak-Classifier의 집합이 아다부 스트 구분자가 되며, 이와 같이 생성된 아다부스트 구분자는 미아후보인식부(130)에 탑재된다. 아다부스트 구분자를 구하는 방법은 공지기술이므로 더 상세한 설명은 생략한다.
미아후보인식부(130)는 카메라(120)로부터 수신한 촬영영상을 탐색하면서 탑재된 아다부스트 구분자를 이용하여 촬영영상에서 얼굴영역을 검출한다. 만일, 촬영영상 탐색 중에 cascade구조의 Weak-Classifier의 집합 모두를 만족하는 영역이 검출되지 않으면 촬영영상은 비얼굴영상으로 판정된다.
도 2는 촬영영상으로부터 검출한 얼굴영역을 도시한 도면이다.
도 2에 도시하듯이, 촬영영상으로부터 아다부스타 구분자를 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 도 2의 영상에서는 얼굴영역이 5개 검출됨을 알 수 있다.
미아후보인식부(130)는 얼굴영역을 검출한 후, 검출한 얼굴영역에 대하여 정규화하여 정규화 얼굴영상을 추출한다.
한편, 얼굴영역을 검출하면 얼굴영역에 대한 전처리과정을 거쳐 정규화한다. 즉, 얼굴검출과정에서 검출된 얼굴영역은 크기, 밝기, 기울기 등이 다양하다. 따라서 이렇게 다양한 얼굴영역을 동일한 조건(크기, 밝기, 기울기 등)의 영상으로 만드는 것을 정규화라 한다.
도 3은 검출된 얼굴영역을 정규화한 예를 도시한 도면이다.
도 3에 도시하듯이, 본 실시예에서 검출된 얼굴영역은 흑백영상으로 변환하면서 크기는 32x32의 크기 픽셀의 수로 변환하고, 밝기는 미리 정의된 밝기분포를 갖도록 얼굴영역의 밝기를 조절한다. 또한, 검출된 얼굴영역은 얼굴영역 내의 얼굴 이 직립상태가 되도록 두 눈이 수평이 되는 상태로 만들기 위해 얼굴영역을 회전시킨다. 이와 같이 영상을 정규화하는 방법은 공지기술이며 더 상세한 설명은 생략한다.
미아후보인식부(130)는 얼굴영역을 수신하고 얼굴영역을 정규화하여 정규화 얼굴영상을 검출한 후에는 SVM 구분자로 입력시키기 위한 특징벡터를 추출한다. 특징벡터를 추출하는 방법은 PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Disvriminant Analysis), ICA(Independance Component Analysis), LBP(Local Binary Pattern) 등 매우 다양한 방법이 있다.
SVM은 2개의 영상 클래스(Class)를 구분하기 위한 학습방법으로서 미아와 타인을 구분하기 위한 구분자(Classifier, Hyper-plane: SVM 구분자라 명명한다.)를 생성한다. 정규화된 얼굴영상으로부터 특징벡터를 추출하는 방법 및 SVM구분자를 생성하는 방법은 공지된 기술이며 더 상세한 설명은 생략한다.
미아후보인식부(130)는 검출한 모든 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 미아식별번호에 대응되는 SVM구분자에 입력하여 계산한다. 만일, 하나의 촬영영상에 복수의 얼굴영역이 검출되면 모든 검출된 얼굴영역에 대하여 정규화하고 그 특징벡터를 추출하여 미아DB 내의 모든 SVM구분자를 이용하여 계산한다.
모든 특징벡터에 미아DB 내의 모든 SVM구분자에 입력하여 계산한 결과 가장 큰 계산결과가 경우의 SVM구분자에 대응하는 미아식별번호인 제1식별정보를 추출하고 이 경우의 얼굴영역을 가지는 아동을 미아로 판정한다. 만일, 계산결과가 소정 값을 넘지 않는다면 미아후보와는 관련이 없다고 판단하고 촬영한 영상에 대하여는 미아인지 아닌지 여부를 더 이상 판단하지 않는다.
미아로 판정된 아동에 대하여는 촬영영상 및 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 미아찾기 서버(170)로 전송한다. 이때, 미아찾기 서버(170)로 전송하는 획득정보에는 SVM구분자 계산값 또는 미아의 위치정보를 추가로 포함하여 전송할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템을 도시한 도면이다.
도 4에 도시하듯이 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템은 미아정보수신부(110), 카메라(120), 미아후보인식부(430), 근접촬영제어부(440) 및 미아정보전송부(450)를 포함한다.
미아정보수신부(110), 카메라(120), 미아후보인식부(130), 근접촬영제어부(140) 및 미아정보전송부(150)를 포함하는 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템은 미아찾기 로봇 내에 장착될 수 있다.
본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템에서 미아정보수신부(110), 카메라(120)의 동작은 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템에서와 동일하다.
또한, 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템에서의 미아후보인식부(430)은, 카메라(120)로부터 촬영영상을 수신하고 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 얼굴영역을 정규화하여 정규화된 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 식별정보에 대응되는 SVM구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자인 제1특징구분자 및 제1특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 제1특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 근접촬영명령을 발생한다.
본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템에서의 미아후보인식부(430)의 동작에 있어서, 카메라(120)로부터 촬영영상을 수신하고 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 미아식별번호에 대응되는 SVM구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하는 과정까지는 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템에서의 미아후보인식부(130)의 동작과 동일하다.
제2실시예에서 미아후보인식부(430)는 검출한 모든 정규화된 얼굴영상의 특징벡터를 미아DB 내의 모든 SVM구분자에 입력하여 계산결과가 가장 큰 값이 나오는 SVM구분자를 갖는 정규화된 얼굴영상을 가지는 아동을 미아후보로 선정한다. 만일, 계산결과가 소정값을 넘지 않는다면 미아후보와는 관련이 없다고 판단하고 촬영한 영상에 대하여는 미아인지 아닌지 여부를 더 이상 판단하지 않는다.
만일, SVM구분자에 입력한 계산결과 가장 큰 결과가 나온 계산값이 소정값을 넘고 또한 가장 큰 결과가 나온 계산값을 가지는 특징벡터에 대응되는 얼굴영역이 일정 사이즈 이상이면 로봇이 충분히 해당 아동에게 접근된 상태로 판단하고 미아찾기 서버(170)에게 해당 촬영영상, 미아식별번호를 포함하는 획득정보를 전송할 수 있다. 이때, 미아찾기 서버(170)로 전송하는 획득정보에는 SVM구분자 계산값 또는 미아의 위치정보를 추가로 포함하여 전송할 수도 있다.
미아후보인식부(430)는 가장 큰 결과가 나온 계산값을 가지는 특징벡터에 대응되는 얼굴영역이 일정사이즈 미만이면 근접촬영명령을 발생한다.
근접촬영제어부(440)는 미아후보가 선정되면 해당 미아후보에게 근접하여 카메라(120)로 근접영상을 촬영하도록 제어한다. 근접촬영제어부(440)는 로봇내의 구동부(미도시)를 제어하여 미아찾기 로봇이 미아후보에게로 근접되도록 제어한다. 미아후보에게 근접되도록 제어함에 있어서 본 발명은 음성안내장치를 구비하여 미아후보에게 음성으로 로봇을 정면으로 바라보도록 음성 안내를 할 수도 있다.
미아정보전송부(450)는 미아후보의 얼굴영상을 근접촬영한 근접영상을 카메라(120)로부터 수신하여 아다부스트(Adaboost) 구분자를 이용하여 수신한 근접영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 검출한 모든 얼굴영역에 대하여 정규화하고 특징벡터를 추출하고, 추출된 특징벡터를 미아DB(160) 내의 모든 SVM구분자에 입력하여 계산결과가 가장 큰 값이 나오는 SVM구분자를 갖는 미아의 SVM구분자로 선정할 수 있다. 추출된 특징벡터를 SVM구분자에 적용하여 계산함에 있어서 미아정보전송부(450)는 미아후보인식부(430)로부터 미아후보에 대한 미아식별번호 및 SVM구분자를 포함하는 미아정보를 전송받아 미아후보의 SVM구분자에 특징벡터를 입력시켜 계산결과를 도출할 수도 있다.
위와 같이 미아정보전송부(150)는 SVM구분자에 특징벡터를 입력시켜 계산결과를 도출한 후 계산결과가 소정수치 이상의 결과가 나오면 해당 촬영영상 및 미아식별번호를 포함하는 획득정보를 미아찾기 서버(170)로 전송할 수 있다. 이때, 미아찾기 서버(170)로 전송되는 획득정보에는 SVM구분자 계산값 또는 미아의 위치정 보를 추가로 포함하여 전송할 수도 있다.
한편, 근접영상을 촬영하도록 제어하는 시간에는 시간제한이 있으며 일정시간이상 근접영상을 촬영하더라도 소정수치 이상의 SVM구분자 계산결과를 얻지 못하면 해당 미아에 대한 탐색을 종료한다.
도 5는 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 방법을 도시한 도면이다.
본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 방법은 도 1 내지 도 5를 참조하면서 설명한다.
본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 방법은, 미아정보수신부(110)가 미아찾기 서버(170)로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 단계(S502), 카메라(120)로 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 단계(S504), 미아후보인식부(130)가 촬영영상을 수신하고 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 얼굴영역을 정규화하는 단계(S506), 미아후보인식부(130)가 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 미아식별번호에 대응되는 SVM구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하는 단계(S508), 미아후보인식부(130)가 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자의 계산결과가 소정크기 이상인지 확인하는 단계(S510)를 포함한다. 만일, 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자의 계산결과가 소정크기 이상이 아니면 다시 카메라로 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 단계(S504)로 진입하고, 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 촬영영상 및 제1식별정보를 포함하는 획 득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 단계(S512)를 통하여 이루어질 수 있다.
도 6은 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 방법을 도시한 도면이다.
본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 방법은 도 1 내지 도 4 및 도 6을 참조하면서 설명한다.
본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 방법은, 미아정보수신부(110)가 미아찾기 서버(170)로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 단계(S602), 카메라(120)로 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 단계(S604), 미아후보인식부(430)가 촬영영상을 수신하고 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 얼굴영역을 정규화하는 단계(S606), 미아후보인식부(430)가 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 미아식별번호에 대응되는 SVM구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하는 단계(S608), 미아후보인식부(430)가 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자의 계산결과가 소정크기 이상인지 확인하는 단계(S610)를 포함한다. 만일, 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자의 계산결과가 소정크기 이상이 아니면 다시 카메라로 주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 단계(S604)로 진입하고, 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아후보로 판정하여 미아후보인식부(430)가 근접촬영명령을 근접촬영제어부(440)로 전송하고(S612), 이때 로봇이 이동하면서 대상 미아후보의 영상을 지속적으로 촬영하면서 근접영상을 미아정보전송부(450)가 카메라(120)로부터 수신하고(S614), 근접영상을 탐색하여 근접얼굴영역을 검출하고, 근접얼굴 영역을 정규화하고, 미아정보전송부(450)가 정규화 근접얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 특징벡터를 미아DB(160)에 저장된 각 미아식별번호에 대응되는 SVM구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 SVM구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하는 단계(S616), 한계치 이상의 결과가 존재하는지 확인하는 단계(S618), 만일 일정시간동안 한계치 이상이 나오는 근접얼굴영역으로부터 추출한 특징벡터가 존재하지 않으면 다시 카메라로부터 영상을 획득하는 단계(S604)로 진입하고, 한계치 이상의 계산결과가 존재하면, 미아정보전송부(450)가 근접영상 및 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 단계(S620)를 통하여 이루어질 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 로봇에 의해 대상자의 얼굴이 촬영되고 얼굴인식을 통하여 획득한 대상자의 특징구분자와 기등록된 미아의 특징구분자를 비교함으로써 미아를 찾는 효과가 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자 에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 이와 명시적으로 상반되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석 되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 촬영영상으로부터 검출한 얼굴영역을 도시한 도면이다.
도 3은 검출된 얼굴영역을 정규화한 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 시스템을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 제1실시예에 따른 미아찾기 방법을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 제2실시예에 따른 미아찾기 방법을 도시한 도면이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
110: 미아정보수신부 120: 카메라
130, 430: 미아후보인식부 160: 미아DB
170: 미아찾기 서버 440: 근접촬영제어부
450: 미아정보전송부

Claims (7)

  1. 미아찾기 서버로부터 데이터를 송수신하는 미아찾기 시스템에 있어서,
    상기 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 미아정보수신부;
    주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 카메라; 및
    상기 카메라로부터 상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 미아후보인식부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템.
  2. 미아찾기 서버로부터 데이터를 송수신하는 미아찾기 시스템에 있어서,
    상기 미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 미아정보수신부;
    주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 카메라;
    상기 카메라로부터 상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼 굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화하여 정규화된 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자인 제1특징구분자 및 상기 제1특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 제1특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아후보로 판정하여 근접촬영명령을 발생하는 미아후보인식부; 및
    상기 근접촬영명령을 수신하여 상기 카메라로부터 상기 미아후보의 근접영상을 수신하고 상기 근접영상을 탐색하여 근접얼굴영역을 검출하고, 상기 근접얼굴영역을 정규화한 정규화 근접얼굴영상의 근접특징벡터를 추출하여 상기 근접특징벡터를 상기 제1특징구분자에 입력하여 계산결과가 한계치 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 미아정보전송부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템.
  3. 제 1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 미아후보인식부가 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하는 방법은 아다부스트 학습법인 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템.
  4. 제 1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 특징구분자는 SVM구분자인 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템.
  5. 제 1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 획득정보는 상기 미아식별부는 상기 가장 큰 계산결과 또는 상기 미아의 위치정보를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템.
  6. 제 1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 정규화는 영상의 크기, 밝기를 일정하게 하고 기울기는 직립상태가 되게 하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 시스템.
  7. 미아찾기 방법에 있어서,
    미아찾기 서버로부터 미아의 식별정보 및 특징구분자를 포함하는 미아정보를 수신하여 미아DB에 저장하는 단계;
    주변을 촬영하여 촬영영상을 획득하는 단계; 및
    상기 촬영영상을 수신하고 상기 촬영영상을 탐색하여 얼굴영역을 검출하고, 상기 얼굴영역을 정규화한 정규화 얼굴영상의 특징벡터를 추출하여 상기 특징벡터를 상기 미아DB에 저장된 각 상기 식별정보에 대응되는 특징구분자에 입력하여 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자에 대응하는 식별정보인 제1식별정보를 추출하고 상기 가장 큰 계산결과가 나오는 특징구분자의 계산결과가 소정크기 이상이면 미아로 판정하여 상기 촬영영상 및 상기 제1식별정보를 포함하는 획득정보를 상기 미아찾기 서버로 전송하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 미아찾기 방법.
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