국내특허자료

등록특허 10-1174103

발명의 명칭: 근골격 구조에 기초한 수학적 패턴 분석의 얼굴인식 방법

출원일자: 2011년12월28일, 등록일자: 2012년08월08일

 

** 주요한 부분만을 발췌합니다.

 

(57) 요 약

본 발명은 근골격 구조에 기초한 수학적 패턴 분석의 얼굴인식 방법에 관한 것이다.

 

본 발명은 이를 위해 얼굴이미지 입력단계와 얼굴검출단계, 눈, 주변 근육 정보검출단계와 전처리 및 특징추출단계 그리고 등록 및 비교 단계를 순차적으로 거쳐 사람이 가지고 있는 근골격 구조에 기초하여 자동 추출된 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 찾아내고, 눈의 근육구조와 위치를 분석하고, 눈썹 내림 근의 상태와 미간을 파악함으로써, 얼굴인식에 있어서 단순한 이미지 패턴 비교가 아닌 근골격 구조에 기초한 인식을 분석하고 축출해냄과 아울러 얼굴 부위별 특장점과 이격거리를 수학적 연산을 통해서 얼굴인식에 적용함을 특징으로 한다.

 

상기와 같이 구성된 본 발명은 사람이 가지고 있는 근골격 구조에 기초하여 자동 추출된 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 찾아내고, 눈의 근육구조와 위치를 분석하고, 눈썹 내림 근의 상태와 미간을 파악함으로써 얼굴인식에 있어서 단순한 이미지 패턴 비교가 아닌 근골격 구조에 기초한 인식을 분석하고 축출해 냄으로써 인식 정보에 대한 높은 신뢰성을 확보할 수 있도록 한 것이며, 이로 인해 제품의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시켜 사용자로 하여금 좋은 이미지를 심어줄 수 있도록 한 것이다.

 

 

명 세 서

 

기술분야

 [0001] 본 발명은 근골격 구조에 기초한 수학적 패턴 분석의 얼굴인식 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사람이 가지고 있는 근골격 구조에 기초하여 자동 추출된 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 찾아내고, 눈의 근육구조와 위치를 분석하고, 눈썹 내림 근의 상태와 미간을 파악함으로써 얼굴인식에 있어서 단순한 이미지 패턴 비교가 아닌 근골격 구조에 기초한 인식을 분석하고 축출해 냄으로써 인식 정보에 대한 높은 신뢰성을 확보할 수 있도록 한 것이며, 이로 인해 제품의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시켜 사용자로 하여금 좋은 이미지를 심어줄 수 있도록 한 것이다.

 

배경기술

[0002] 주지하다시피 SF영화에 흔하게 등장하는 소재 중 하나가 얼굴인식이다. 주인의 얼굴을 알아보는 안드로이드 로봇들이나, 스캐너에 얼굴을 가져다 대면 출입문이 열리는 방식 등이 대표적인 얼굴인식 시스템이다. 먼 미래에나 가능할 줄 알았던 얼굴인식은 이제 현실로 다가왔다. 신원확인, 범죄자 검색과 같은 보안 관련 분야뿐 아니라 디지털카메라나 스마트폰 등의 소비자 지향적인 분야에서도 얼굴인식을 이용한 시스템을 쉽게 발견할 수 있다. 이러한 얼굴인식은 분실과 복제의 우려가 없다는 점에서 홍채인식, 지문인식 등의 다른 생체인식과 함께 차세대 신원확인 시스템으로 각광받고 있다.

[0003] 얼굴인식의 과정은 다음과 같다. 즉, 얼굴인식은 크게 두 가지 단계로 나뉜다. 영상 전체에서 얼굴이 어디인지 구분해내는 얼굴 영역 추출 과정과, 찾아낸 얼굴이 누구의 얼굴인지 감별하는 얼굴인식 과정이 그것이다.

[0004] 얼굴 영역 추출 과정은 다음과 같다. 즉, 얼굴 영역 추출은 얼굴을 인식하기 위한 필수적인 사전 처리과정이다. 얼굴과 배경을 구분하기 위해 밝기, 움직임, 색상, 눈 위치 추정 등의 정보를 이용하는데, 다양한 변수 때문에 한 가지 정보만으로는 정확한 추출이 어렵다. 예를 들어 명암 차이를 이용하는 경우, 얼굴과 배경의 밝기 값이 서로 크게 차이가 나면 쉽게 구분할 수 있지만, 서로 유사한 밝기 값을 갖거나 배경에 여러 색이 뒤섞여 있으면 엉뚱한 영역까지 얼굴로 인식된다. 색상 정보를 활용하는 기법에서는 미리 입력된 피부색에 맞는 화소를 추출하게 되는데, 이 역시 배경에 피부색이 섞여 있으면 정확한 영역을 잡아내지 못한다. 또한 주위 조명이나 화장 유무 등의 외부적인 요인도 크게 영향을 미친다. 따라서 얼굴 영역을 정확하게 추출하기 위해 2가지 이상의 정보를 취합 후 상호 보완하는 방식이 주로 사용된다.

[0005] 디지털카메라의 얼굴인식 기능은 이 얼굴 영역 추출을 이용한 것이다. 최근 나오는 디지털카메라에는 피사체의 얼굴에 사각형 모양의 감지 영역이 생겨 자동으로 보정을 해 주는 기능이 탑재돼 있다. 하지만 이 기능은 단순히 일반적인 얼굴을 구분할 뿐, 각 얼굴의 신원까지 판별하지는 못한다. 따라서 디지털카메라의 얼굴인식 기능은 ‘얼굴 영역 추출 기능’이라고 부르는 게 더 정확할 것이다.

 

[0006] 얼굴 인식 과정에서도 다양한 연구가 진행돼 왔다. 이 중 얼굴의 주요 부분인  눈, 코, 입의 거리와 모양으로 얼굴을 판별하는 방법은 반드시 각 부위를 정확히 추출해야 한다는 어려움이 따른다. 만일 안경, 모자, 머리카락 등이 이목구비를 가리면 정확한 판별이 힘들어진다. 또한 해당 인물의 얼굴을 찍은 영상을 다수 보유하고 있는 상황에서 새로운 얼굴 영상이 들어오면 픽셀값을 비교해 최종적으로 신원을 확인하는 방법도 있다. 이 방법은 매우 간단해 보이지만 저장된 영상과 일일이 비교해야 하는 만큼 계산량이 지나치게 커져서 실용성이 낮다. 또한 표정, 각도, 조명 등의 변화에 따른 각각의 영상이 모두 필요하기 때문에 데이터 보유량도 상당히 높아지게 된다.

 

[0007] 따라서 다양한 얼굴인식 알고리즘이 발달해왔는데, 가장 흔히 쓰이는 방법은 PCA(Principal Component Analysis), 즉 주성분분석법이라는 수학적 기법을 응용하는 것이다. 대략 주어진 사진을 분석하여 미세한 오차는 버리고 큰 특징만 잡아 다른 얼굴 사진과 비교하는 것으로 비교적 효율성이 높다. 하지만 조명이나 표정의 변화를 잘 구분하지 못하는 단점이 있다.

 

[0008] 얼굴인식의 활용은 다음과 같다. 즉, 얼굴인식의 응용 분야는 무궁무진하다. 주민등록증, 여권, 신용카드 등을 대체하는 신원확인용으로도 쓰일 수 있고, 출퇴근 관리, 출입문 통과, 비밀번호 대체 등의 보안용으로도 쓰일 수 있다. 또한 범죄 용의자 검색, 우범지대 감시 등의 치안용으로도 활용 가능하다. 실제로 현재 노트북 등의 일부 IT기기에는 비밀번호 입력을 대신하는 얼굴인식 기능을 채용한 제품이 시판 중이며, 자신과 닮은꼴을 찾을 수 있는 심심풀이용 웹사이트나 스마트폰 애플리케이션도 나와 있는 상태다. 하지만 완성 단계라고 부르기엔 그 정확도가 너무 낮다. 노트북에 탑재된 얼굴인식 기능은 조명이 조금만 바뀌어도 주인을 제대로 인식하지 못한다. 어두운 화장실에서 디지털카메라를 꺼냈더니 감지 영역이 자신의 얼굴 대신 변기에 맞춰졌다는 일화도 들려오고, 모 연예인은 얼굴인식 사이트에서 닮은꼴을 찾아본 결과 6번 만에야 자신의 얼굴이 등장했다는 굴욕도 들린다. 아무래도 정확도 면에서는 지문인식이나 홍채인식에 비해 떨어질 수밖에 없다.

 

[0009] 하지만 이대로 도태되기에는 장점이 많다. 열쇠나 주민등록증과 같은 번거로운 물품을 가지고 다니지 않아도 되고 간단히 스캔만 하면 자신의 신원을 확인시킬 수 있기 때문이다. 또한 지문 인식처럼 특정 물건에 접촉할 필요가 없어 위생상 생길 수 있는 문제나 불쾌감을 덜어준다. 누구의 정보인지 한눈에 알 수 없는 홍채인식과 달리, 관리자가 직접 육안으로 확인하는 아날로그적 인식 방식과 병행할 수도 있다. 따라서 정확도를 조금 더 높이는 연구가 진행된다면 보안 및 치안 분야에서는 얼굴인식만의 입지를 확고히 다질 수 있을 전망이다.

 

선행기술문헌

특허문헌

[0010] (특허문헌 0001) 종래의 선행기술 문헌으로는 공개특허 제2010-0083570호(출원번호 제2009-0003024호)(명칭: 얼굴 인식 방법)가 있다.

즉, 상기한 종래 기술의 얼굴 인식 방법은 인식 대상의 얼굴을 다양한 각도에서 다수의 프레임들을 포함하는 동영상으로 촬영하고 상기 동영상을 구성하는 프레임들 중 적어도 둘 이상의 프레임들에 촬영된 얼굴을 등록하는 과정과, 등록된 얼굴들을 포즈를 추정하는 과정과, 포즈 추정된 얼굴을 인식하는 과정을 포함한다.

 

그러나 상기한 종래의 기술도 다음과 같은 문제점이 발생 되었다.

즉, 정확하고 고속인 자동 눈, 주변 정보검출과 근골격 기반의 특징점 추출을 통한 얼굴인식을 개발하지 못하였다.

 또한 상기 종래의 기술은 2차원 가버(Gabor)필터의 특성을 반영한 고속인 특징추출방법을 개발 하지 못하였다.

아울러 상기 종래의 기술은 조도에 비교적 안정한 특징부호화 방법을 개발하지 못하였다.

더하여 상기 종래의 기술은 하르(Harr) 특징을 이용한 자동얼굴검출과 빠른 비교속도를 보장할

수 있는 수학적 연산비교 프로그램을 개발하지 못하였다.

 

발명의 내용

해결하려는 과제

[0011] 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 문제점을 해소하기 위하여 안출한  것으로, 얼굴이미지 입력단계와 얼굴검출단계, 눈, 주변 근육 정보검출단계와 전처리 및 특징추출단계 그리고 등록 및 비교 단계를 순차적으로 거치도록 함을 제1목적으로 한 것이고, 상기한 기술적 구성에 의한 본 발명의 제2목적은 정확하고 고속인 자동 눈, 주변 정보검출과 근골격 기반의 특징점 추출을 통한 얼굴인식을 개발한 것이며, 제3목적은 2차원 가버(Gabor)필터의 특성을 반영한 고속인 특징추출방법을 개발한 것이고, 제4목적은 조도에 비교적 안정한 특징부호화 방법을 개발한 것이며, 제5목적은 하르(Harr) 특징을 이용한 자동얼굴검출과 빠른 비교속도를 보장할 수 있는 수학적 연산비교 프로그램을 개발한 것이고, 따라서 본 발명의 제6목적은 사람이 가지고 있는 근골격 구조에 기초하여 자동 추출된 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 찾아내고, 눈의 근육구조와 위치를 분석하고, 눈썹 내림 근의 상태와 미간을 파악함으로써 얼굴인식에 있어서 단순한 이미지 패턴 비교가 아닌 근골격 구조에 기초한 인식을 분석하고 축출해 냄으로써 인식 정보에 대한 높은 신뢰성을 확보할 수 있도록 한 것이며, 제7목적은 이로 인해 제품의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시켜 사용자로 하여금 좋은 이미지를 심어줄 수 있도록 한 근골격 구조에 기초한 수학적 패턴 분석의 얼굴인식 방법을 제공한다.

 

과제의 해결 수단

[0012] 이러한 목적 달성을 위하여 본 발명은 얼굴이미지 입력단계와 얼굴검출단계, 눈, 주변 근육 정보검출단계와 전처리 및 특징추출단계 그리고 등록 및 비교 단계를 순차적으로 거쳐 사람이 가지고 있는 근골격 구조에 기초하여 자동 추출된 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 찾아내고, 눈의 근육구조와 위치를 분석하고, 눈썹 내림 근의 상태와 미간을 파악함으로써 얼굴인식에 있어서 단순한 이미지 패턴 비교가 아닌 근골격 구조에 기초한 인식을 분석하고 축출해냄과 아울러 얼굴 부위별 특장점과 이격거리를 수학적 연산을 통해서 얼굴인식에 적용함을 특징으로 하는 근골격 구조에 기초한 수학적 패턴 분석의 얼굴인식 방법을 제공한다.

 

발명의 효과

[0013] 상기에서 상세히 살펴본 바와 같이, 본 발명은 얼굴이미지 입력단계와 얼굴검출단계, 눈, 주변 근육 정보검출단계와 전처리 및 특징추출단계 그리고 등록 및 비교 단계를 순차적으로 거치도록 구성한 것이다.

 

[0014] 상기한 기술적 구성에 의한 본 발명은 정확하고 고속인 자동 눈, 주변 정보검출과 근골격 기반의 특징점 추출을 통한 얼굴인식을 개발한 것이다.

[0015] 그리고 본 발명은 2차원 가버(Gabor)필터의 특성을 반영한 고속인 특징추출방법을 개발한 것이다.

[0016] 또한 본 발명은 조도에 비교적 안정한 특징부호화 방법을 개발한 것이다.

[0017] 아울러 본 발명은 하르(Harr) 특징을 이용한 자동얼굴검출과 빠른 비교속도를 보장할 수 있는 수학적 연산비교 프로그램을 개발한 것이다.

[0018] 따라서 본 발명은 사람이 가지고 있는 근골격 구조에 기초하여 자동 추출된 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 찾아 내고, 눈의 근육구조와 위치를 분석하고, 눈썹 내림 근의 상태와 미간을 파악함으로써 얼굴인식에 있어서 단순한 이미지 패턴 비교가 아닌 근골격 구조에 기초한 인식을 분석하고 축출해 냄으로써 인식 정보에 대한 높은 신뢰성을 확보할 수 있도록 한 것이다.

[0019] 본 발명은 상기한 효과로 인해 제품의 품질과 신뢰성을 대폭 향상시켜 사용자로 하여금 좋은 이미지를 심어줄 수 있도록 한 매우 유용한 발명인 것이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

도1

 

 

도2

 

 

도3

 

 

도4

 

 

도5

 

도6a

 

 

 

도6b

 

 

 

도7

 

 

 

 

도8

 

도9

 

 

 

도10

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