KR20160025316A - 동공 검출 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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KR20160025316A
KR20160025316A KR1020140112418A KR20140112418A KR20160025316A KR 20160025316 A KR20160025316 A KR 20160025316A KR 1020140112418 A KR1020140112418 A KR 1020140112418A KR 20140112418 A KR20140112418 A KR 20140112418A KR 20160025316 A KR20160025316 A KR 20160025316A
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 시스템은 사용자의 전면 영상 데이터를 획득하는 영상 획득부; 상기 영상 데이터 획득 시 조명을 제공하는 조명부; 및 상기 조명부에 의해 일정 기준값 이상의 조명 강도 상태에서 촬영된 영상 데이터를 전달받고, 상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)에 대해 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀을 추출하는 임계치 기법을 적용하는 동공 검출부를 포함할 수 있다.

Description

동공 검출 시스템 및 그 방법{System for extacting a pupil and method thereof}
본 발명은 동공 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 동공을 효율적으로 정확히 검출할 수 있는 기술이다.
오늘날 디지털 기술이 발전함에 따라 영상 정보를 분석하여 특정 영역 또는 특정 부분으로 구분할 수 있는 기술이 개발되고 있다. 이러한, 분석 기술 중에 얼굴 인식 기술은 디지털 카메라뿐만 아니라, 보안 기술을 수행하는 장치 등에 접목 되는 기술로써, 다양한 방식으로 다각도로 연구 및 개발되고 있는 실정이다.
또한, 유전자 형질, 지문, 목소리, 정맥, 얼굴 생김새, 동공, 홍채 등의 생물학적 특징을 이용하여 개개인의 신원을 인증하는 시스템에 대하여 활발한 연구가 진행되고 있다. 이 중에서, 동공 인식 분야는 높은 인식률과 위조의 불가성, 데이터량이 많은 패턴 특성, 변화 요인이 없다는 점 등의 장점으로 인하여, 보안시스템에 있어서 향후 가장 많이 사용될 것으로 전망된다.
이러한 동공 인식을 위해 영상을 기반으로 얼굴 및 눈 영역을 검출하여 관심영역을 정한 후 눈 관심영역 안에서 동공 및 조명 반사점을 검출하여 시선 방향 벡터를 계산한다. 이에, 동공 검출을 위한 데이터 연산량이 많아 시간이 많이 걸리는 문제점이 있었다.
본 발명의 실시예는 사용자의 동공을 정확하게 검출할 수 있는 동공 검출 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 시스템은 사용자의 전면 영상 데이터를 획득하는 영상 획득부; 상기 영상 데이터 획득 시 조명을 제공하는 조명부; 및 상기 조명부에 의해 일정 기준값 이상의 조명 강도 상태에서 촬영된 영상 데이터를 전달받고, 상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)에 대해 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀을 추출하는 임계치 기법을 적용하는 동공 검출부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 일정 기준값 이상의 조명 강도는, 상기 영상 데이터 내의 화소 최고값을 가지는 픽셀이 70% 이상이 되는 조명 강도인 경우를 포함할 수 있다.
또한, 상기 동공 검출부는, 상기 임계치 기법 적용 시, 상기 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀에 대해 "0"으로 결정하고 상기 화소값이 미리 정한 기준값 이상의 값을 갖는 픽셀에 대해 "1"로 결정하여 상기 영상 데이터를 이진영상(Binary image)을 변환할 수 있다.
또한, 상기 동공 검출부는, 상기 이진영상에서 픽셀의 이진값이 "0"에서 "1"로 바뀌는 지점을 경계선으로 추출할 수 있다.
또한, 상기 동공 검출부는, 상기 경계선 추출 후 원형 피팅(Circle fitting) 알고리즘을 적용하여 상기 경계선 중 가장 원에 가까운 경계선을 선택하여 상기 가장 원에 가까운 경계선을 동공으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 동공 검출부는, 상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)을 고정된 값으로 미리 정의할 수 있다.
또한, 상기 동공 검출부는, 제 1 조명 강도 상태에서 촬영된 영상 데이터로부터 눈 관심영역(ROI)을 추출하고, 상기 제 1 조명 강도보다 밝은 제 2 조명 강도 상태에서 촬영된 영상데이터에 상기 눈 관심영역(ROI)를 적용할 수 있다.
또한, 상기 제 1 조명 강도는 영상 데이터 내의 화소 최고값(Intensity MAX)을 가지는 픽셀이 10% 미만인 경우를 포함하고, 상기 제 2 조명 강도는 상기 영상 데이터 내의 화소 최고값을 가지는 픽셀이 70% 이상인 경우를 포함할 수 있다.
또한, 상기 조명부를 상기 제 1 조명강도 또는 상기 제 2 조명강도로 제어하는 조명 제어부를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 동공 검출 방법은 조명 강도를 일정 기준값 이상으로 설정한 상태에서 영상 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)에 대해 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀을 추출하는 임계치 기법을 적용하여 동공을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 데이터를 획득하는 단계 전에, 상기 눈 관심영역에 대한 정보를 사전 정의하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 데이터를 획득하는 단계 전에, 상기 조명 강도를 일정 기준값 미만으로 설정한 상태에서 영상 데이터를 획득한 후, 상기 조명 강도가 일정 기준값 미만인 상태에서 획득된 영상 데이터로부터 눈 관심영역에 대한 정보를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 동공을 검출하는 단계는, 상기 임계치 기법 적용 시, 상기 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀에 대해 "0"으로 결정하고 상기 화소값이 미리 정한 기준값 이상의 값을 갖는 픽셀에 대해 "1"로 결정하여 상기 영상 데이터를 이진영상(Binary image)을 변환할 수 있다.
또한, 상기 동공을 검출하는 단계는, 상기 이진영상에서 픽셀의 이진값이 "0"에서 "1"로 바뀌는 지점을 경계선으로 추출할 수 있다.
또한, 상기 동공을 검출하는 단계는, 상기 경계선 추출 후 원형 피팅(Circle fitting) 알고리즘을 적용하여 상기 경계선 중 가장 원에 가까운 경계선을 선택하여 상기 가장 원에 가까운 경계선을 동공으로 판단할 수 있다.
본 기술은 복잡한 얼굴 인식 및 눈 검출 프로세스를 수행하지 않고 동공 검출의 신뢰성 증가시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 동공 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4a는 조명 강도가 "약"인 상태에서 촬영한 눈 영상 데이터의 예시도이다.
도 4b는 조명 강도가 "중"인 상태에서 촬영한 눈 영상 데이터의 예시도이다.
도 4c는 조명 강도가 "강"인 상태에서 촬영한 눈 영상 데이터의 예시도이다.
이하 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 설명하기로 한다.
본 발명은 밝기 제어를 통해 동공을 효율적으로 정확하게 검출하는 기술을 개시한다.
이하, 도 1 내지 도 4c를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 시스템의 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 시스템은 조명부(100), 영상 획득부(200), 조명 제어부(300), 동공 검출부(400)를 포함한다.
조명부(100)는 적외선 발광 다이오드(IR LED)를 구비할 수 있으며, 조명 제어부(300)의 제어하에 밝기(조명 강도)를 조절할 수 있다.
영상 획득부(200)는 카메라를 구비하며, 대상물(사용자)를 촬영하고 촬영한 영상 데이터를 동공 검출부(400)로 전달한다. 이때, 카메라는 클러스터에 부착될 수 있다.
조명 제어부(300)는 조명부(100)의 조명의 강도를 제어한다.
동공 검출부(400)는 영상 획득부(200)에서 획득된 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)에 대해 임계치 기법(Threshold)을 적용하여 이진영상(Binary image)으로 변환한다. 즉, 임계치 기법은 눈 관심영역(ROI)의 각 픽셀의 화소값이 미리 정한 기준값(임계치) 이상인지를 체크하여 기준값 이상인 픽셀은 "1"로 기준값 미만인 픽셀은 "0"으로 결정하여 이진 영상을 생성한다.
통상적으로 픽셀은 0~255의 화소값(intensity)를 가지게 되는데, 화소값이 0에 가까울수록 검정색에 가깝고 255에 가까울수록 흰색에 가깝게 된다. 예를 들어, 기준값이 150인 경우, 눈 관심영역 내의 픽셀들의 화소값이 150 이상이면 "1"로 화소값이 150 미만이면 "0"으로 결정되어 검정부분은 "0"이 되고 흰색 부분은 "1"이 된다.
이 후, 동공 검출부(400)는 이진 영상에서 픽셀의 이진값이 0에서 1로 바뀌는 지점을 경계선으로 추출하고, 경계선에 대해 원형 피팅(Circle fitting) 알고리즘을 적용하여 경계선 중 가장 원에 가까운 경계선을 선택하여 가장 원에 가까운 경계선이 동공인 것으로 판단한다.
이하, 도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
먼저, 영상 데이터 내의 눈 관심영역을 미리 정의한다(S101). 이때, 눈 관심영역의 사전 정의는, 영상 획득부(200)를 고정된 위치에 고정시키고 촬영된 영상 데이터 내에서 눈의 위치에 해당하는 눈 관심영역 정보를 미리 저장해두는 것을 의미한다. 즉, 눈 관심영역 정보는 영상 데이터 내에서 눈의 위치 정보를 의미한다.
이때, 영상 획득부(200)인 카메라를 클러스터에 고정 부착시키고 자동으로 사용자의 눈에 클로즈업 되도록 사용자가 세팅해둘 수 있으며, 눈 관심영역정보를 미리 초기값으로 설정해둘 수도 있다.
이 후, 조명 제어부(300)는 조명부(100)의 조명을 "강"으로 조절한 후 조명의 강도가 "강"인 상태에서 영상획득부(200)가 사용자의 전면을 촬영하여 영상 데이터를 획득한다(S102). 이때, 조명의 강도가 "강"인 상태는 영상 데이터 내의 화소 최대값(Intensity MAX ; 255)인 픽셀의 수가 전체 픽셀 수 중 70% 이상을 차지하는 경우를 의미한다.
동공 검출부(400)는 획득된 영상 데이터 내에 미리 정의된 눈 관심영역을 적용하고 영상 데이터의 눈 관심영역 내에서 임계치 기법을 적용하여 영상 데이터를 이진 영상으로 변환한다(S103).
즉, 동공 검출부(400)는 영상 획득부(200)에서 획득된 영상 데이터 중 미리 저장된 눈 관심영역정보를 이용하여 눈 관심영역을 결정하고, 눈 관심영역의 각 픽셀의 화소값이 미리 정한 기준값(임계치) 이상인지를 체크하여 기준값 이상인 픽셀은 "1"로 기준값 미만인 픽셀은 "0"으로 결정하여 이진 영상을 생성한다. 이때, 이진값이 "0"인 부분이 검정색으로 동공에 해당하고 이진값이 "1"인 부분이 하얀색으로 배경부분에 해당한다. 이러한 동공 검출은 매 프레임마다 반복하여 수행될 수 있다.
이 후, 동공 검출부(400)는 이진 영상으로부터 경계선을 검출하고 써클 피팅을 통해 동공을 검출한다(S104). 즉, 동공 검출부(400)는 이진 영상에서 픽셀의 이진값이 0에서 1로 바뀌는 지점을 경계선으로 추출하고, 경계선에 대해 원형 피팅(Circle fitting) 알고리즘을 적용하여 경계선 중 가장 원에 가까운 경계선을 선택하여 가장 원에 가까운 경계선이 동공인 것으로 판단한다. 이때, 동공 검출부(400)는 경계선 검출 방법 외에 중심부 좌표를 산출하여 동공을 검출할 수도 있다.
이때, 도 2에서 과정 S103을 수행하는 것 만으로도 동공이 검출될 수 있으나 과정 S104를 추가로 수행하여 동공 검출 정확도를 더욱 높일 수 있다. 하지만 알고리즘을 간략화하고자 하는 경우에는 과정 S104를 생략해도 무방하다.
이하, 도 3을 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 동공 검출 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 2에서 개시한 본 발명의 실시예에 따른 동공 검출 방법은 영상 데이터의 눈 관심영역을 사전 정의한 후 추후 영상 데이터 획득 시 미리 정의된 눈 관심영역을 적용시키는 것이다.
이에 반해, 도 3에 따른 본 발명의 다른 실시예에 따른 동공 검출 방법은 조명 강도를 약하게 한 상태에서 영상 데이터를 획득하여 획득된 영상 데이터로부터 눈 관심영역을 산출한 후 이용하는 기술이다.
먼저, 영상 획득부(200)는 제 1 조명 강도 상태에서 제 1 영상 데이터를 획득한다(S201). 이때, 제 1 조명 강도는 영상 데이터 내의 화소 최대값(Intensity MAX ; 255)인 픽셀의 수가 전체 픽셀 수 중 10% 미만을 차지하는 경우를 의미한다. 즉, 도 4a와 같이 기존의 일반적인 영상 데이터 촬영시 눈, 안경, 입술 등 얼굴 윤곽이 표시되는 정도를 의미한다.
그 후, 동공 검출부(400)는 획득된 제 1 영상 데이터로부터 눈 관심영역을 검출한다(S202). 즉, 제 1 영상 데이터 중 눈이 위치하는 영역에 대한 위치정보를 검출한다. 이때, 눈 관심영역 검출을 실패할 경우 조명의 강도를 더 약하게 제어한 후 영상을 다시 획득하여 눈 관심영역 검출을 재시도한다.
이어서, 조명 제어부(300)가 조명부(100)를 제어하여 조명 강도를 제 2 조명 강도로 제어한 상태에서, 영상 획득부(200)가 영상을 획득한다(S203). 이때, 제 2 조명 강도는 영상 데이터 내의 화소 최대값(Intensity MAX ; 255)인 픽셀의 수가 전체 픽셀 수 중 70% 이상을 차지하는 경우를 의미한다.
그 후, 동공 검출부(400)는 제 1 영상 데이터로부터 검출된 눈 관심영역을 제 2 영상 데이터에 적용하여 제 2 영상 데이터 중 눈 관심영역을 추출하고 해당 눈 관심영역 내에서 임계치 기법을 적용하여 이진영상으로 변환한다(S204).
이때, 이진영상 변환을 통해 동공 검출 시 해당 눈 관심영역 내에서의 동공 검출을 실패하는 경우, 상기 과정 S101~S102를 다시 수행하여 눈 관심영역을 재설정하도록 할 수 있다.
이어서, 동공 검출부(400)는 이진 영상으로브터 경계선을 검출하고 경계선 중 써클 피팅을 통해 동공을 검출한다(S205).
여기서 동공을 검출하는 과정 S204, S205은 도 2에서 과정 S103, S104와 동일하므로 그 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
이와 같이, 본 발명은 조명 강도를 강하게 한 상태에서 촬영한 영상 데이터를 이용하여 동공을 정확하게 검출하는 기술이다.
조명 강도를 약하게 한 상태에서 촬영하는 경우 도 4a와 같이 사용자의 눈(A), 안경, 얼굴 윤곽 등이 모두 육안으로 확인될 수 있도록 촬영된다. 한편 조명 강도를 중간으로 한 상태에서 촬영하는 경우 도 4b와 같이 사용자의 눈, 콧구멍, 입술을 제외한 얼굴이 하얗게 보여진다. 도 4c와 같이 조명 강도를 가장 강하게 한 상태에서 촬영한 경우 사용자의 눈동자(B), 콧구멍을 제외한 얼굴 전체가 하얗게 보이게 된다.
이에, 본 발명에서는 도 4c와 같이 조명 강도를 강으로 한 상태에서 촬영한 영상 데이터를 이용하여 검정색으로 보여지는 부분을 최소화하여 동공 검출이 용이하도록 할 수 있다.
상술한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위한 것으로, 당업자라면 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상과 범위를 통해 다양한 수정, 변경, 대체 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정 변경 등은 이하의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 사용자의 전면 영상 데이터를 획득하는 영상 획득부;
    상기 영상 데이터 획득 시 조명을 제공하는 조명부; 및
    상기 조명부에 의해 일정 기준값 이상의 조명 강도 상태에서 촬영된 영상 데이터를 전달받고, 상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)에 대해 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀을 추출하는 임계치 기법을 적용하는 동공 검출부
    를 포함하는 동공 검출 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 일정 기준값 이상의 조명 강도는,
    상기 영상 데이터 내의 화소 최고값을 가지는 픽셀이 70% 이상이 되는 조명 강도인 경우를 포함하는 것을 특징으로 동공 검출 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 동공 검출부는,
    상기 임계치 기법 적용 시, 상기 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀에 대해 "0"으로 결정하고 상기 화소값이 미리 정한 기준값 이상의 값을 갖는 픽셀에 대해 "1"로 결정하여 상기 영상 데이터를 이진영상(Binary image)을 변환하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 동공 검출부는,
    상기 이진영상에서 픽셀의 이진값이 "0"에서 "1"로 바뀌는 지점을 경계선으로 추출하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 동공 검출부는,
    상기 경계선 추출 후 원형 피팅(Circle fitting) 알고리즘을 적용하여 상기 경계선 중 가장 원에 가까운 경계선을 선택하여 상기 가장 원에 가까운 경계선을 동공으로 판단하는 것을 특징으로 동공 검출 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 동공 검출부는,
    상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)을 고정된 값으로 미리 정의하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 동공 검출부는,
    제 1 조명 강도 상태에서 촬영된 영상 데이터로부터 눈 관심영역(ROI)을 추출하고, 상기 제 1 조명 강도보다 밝은 제 2 조명 강도 상태에서 촬영된 영상데이터에 상기 눈 관심영역(ROI)를 적용하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제 1 조명 강도는 영상 데이터 내의 화소 최고값(Intensity MAX)을 가지는 픽셀이 10% 미만인 경우를 포함하고, 상기 제 2 조명 강도는 상기 영상 데이터 내의 화소 최고값을 가지는 픽셀이 70% 이상인 경우를 포함하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 시스템.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 조명부를 상기 제 1 조명강도 또는 상기 제 2 조명강도로 제어하는 조명 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 시스템.
  10. 조명 강도를 일정 기준값 이상으로 설정한 상태에서 영상 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 영상 데이터 내의 눈 관심영역(ROI)에 대해 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀을 추출하는 임계치 기법을 적용하여 동공을 검출하는 단계
    를 포함하는 동공 검출 방법.
  11. 청구항 10 있어서,
    상기 영상 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 영상 데이터 내의 화소 최고값을 가지는 픽셀이 70% 이상이 되는 조명 강도 상태에서 영상 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 방법.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 영상 데이터를 획득하는 단계 전에,
    상기 눈 관심영역에 대한 정보를 사전 정의하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 방법.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 영상 데이터를 획득하는 단계 전에,
    상기 조명 강도를 일정 기준값 미만으로 설정한 상태에서 영상 데이터를 획득한 후, 상기 조명 강도가 일정 기준값 미만인 상태에서 획득된 영상 데이터로부터 눈 관심영역에 대한 정보를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 방법.
  14. 청구항 10에 있어서,
    상기 동공을 검출하는 단계는,
    상기 임계치 기법 적용 시, 상기 화소값이 미리 정한 기준값 미만의 값을 갖는 픽셀에 대해 "0"으로 결정하고 상기 화소값이 미리 정한 기준값 이상의 값을 갖는 픽셀에 대해 "1"로 결정하여 상기 영상 데이터를 이진영상(Binary image)을 변환하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 동공을 검출하는 단계는,
    상기 이진영상에서 픽셀의 이진값이 "0"에서 "1"로 바뀌는 지점을 경계선으로 추출하는 것을 특징으로 하는 동공 검출 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 동공을 검출하는 단계는,
    상기 경계선 추출 후 원형 피팅(Circle fitting) 알고리즘을 적용하여 상기 경계선 중 가장 원에 가까운 경계선을 선택하여 상기 가장 원에 가까운 경계선을 동공으로 판단하는 것을 특징으로 동공 검출 방법.
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