고속 3D 얼굴 데이터 정규화 연구

Abstract

[한글]본 논문에서는 스테레오 비전 및 구조적 조명을 기반으로 2D 및 3D 얼굴 정보를 이용한 자동 3D 얼굴 정규화 기법을 제안하였다.3D 얼굴인식 시스템 연구를 위하여 3D 얼굴 모델링 시스템을 구축하고, 3D 얼굴 데이터로부터 정규화된 정보를 이용하여 2D 및 depth 정보를 이용한 얼굴 인식 시스템을 구현하여 정규화 기법을 검증 한다.3차원 얼굴 인식 시스템에서 3D 입력 장치를 제어하는 것은 3D 얼굴 인식에 알맞게 3D 얼굴 데이터 자체를 조정할 수 있어 매우 큰 장점을 갖는다. 논문에서는 3D 데이터 복원과 동시에 2D와 3D 정보를 이용하여 3D 얼굴 정규화를 동시에 행하게 된다. 이는 기존 대부분의 3D 얼굴 인식 연구가 공개된 3D 얼굴 데이터를 이용하거나 상업 장비 등을 이용하여 모델링 한 후 정규화를 해결한 것에 비해 실제 3D 얼굴 인식 시스템에 적합하다.3차원 얼굴 데이터를 취득과 동시에 인식에 적합하도록 정규화를 하는데 2D 정보와 복원된 3D 정보를 동시에 이용하였다. 2D 정보로부터 배경 제거 및 얼굴 영역 및 눈 코 검출 등을 하였고, 복원된 3차원 정보를 통하여 정규화에 필요한 세 점을 찾고 이것을 통하여 정규화를 완성 하였다. 3D 데이터를 2D로 투영하여 인식하는 2.5D 얼굴 인식 과 depth map을 이용한 실험은 제안된 정규화 기법이 포즈 변화에 강인한 결과를 보였다.

[영문]This paper presents an automatic 3D face normalization method using 2D and 3D face information based on stereo vision and structured light technique. At first, we make a 3D face data acquisition system and then propose an automatic 3D face data normalization method. Finally, we verify proposed method using 3D face recognition rate.In 3D face recognition system, because we can make proper 3D face data, to modify 3D face acquisition system has more advantages. In this paper, we make 3D face recognition system that can achieve 3D face data acquisition and 3D face normalization at once using 2D and 3D face information. It is more suitable than other 3D face recognition researches that used normalized 3D face database or manual normalization.To normalize automatically, we used both 2D and 3D information. We used 2D information to background remove, face region, eyes region, and nose region detection. Next, we used reconstructed 3D information in order to find 3 points and then normalize. We verified proposed automatic 3D face normalization method using 2.5D and depth map recognition. The result shows that proposed method are robust for pose variation.