파티클 필터와 AAM을 이용한 얼굴 특징 추적

Abstract

얼굴 특징의 위치와 모양을 알아내 얼굴 영상을 분석하는 기술을 실제 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction)에 활용하기 위해서는 실제 환경에서 연속적으로 들어오는 영상에 적용이 가능해야 한다. 주로 정지 영상 처리에 중점을 둔 기존 기술들은 실제 사용 환경에서 발생할 만한 사소한 변화에도 민감하며, 연속 영상을 효과적으로 처리하지 못한다. 본 논문에서는 실제 환경에 적용 가능할 정도로 강인한 얼굴 특징 추적 방법을 제안한다. 얼굴 모델과 파티클 필터를 결합하여 연속 영상을 처리하는 방법이다. 본 논문에서는 AAM(Active Appearance Models)과 파티클 필터를 결합하여 사용한다. 파티클 필터를 활용하는 이 방법은 환경 변화에 강인하지만, 계산량이 증가하여 처리 속도가 느려진다. 그래서 계산 효율성을 증가시키는 방법으로 상황에 따라 파티클의 개수와 예측 모델을 달리 적용하는 방법을 추가로 제안한다.