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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강동중
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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얼굴이 포함된 영상에서 눈, 코, 입과 같은 안면 요소들의 위치를 검출하는 문제에는 다양한 어려움이 존재한다. 모든 사람은 얼굴 생김새가 제각각이며 동일한 사람이라도 얼굴의 방향, 표정, 장신구의 유무에 따라 영상에서 관측되는 얼굴의 형상은 다양하다. 그 중에서도 다른 물체에 의해 가려진 안면 특징점, 즉 폐색점은 주변 정보를 바탕으로 위치를 유추해야 하므로 정확한 검출이 매우 어렵다. 본 연구에서는 다양한 악조건하에서도 폐색점을 포함한 모든 안면 특징점을 정확하게 검출하기 위해 다중 목적함수를 가지는 컨볼루션 신경망을 이용하는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법인 단계별 검출 방법은 가시점을 먼저 검출한 다음 폐색점을 검출하며 총 4개의 세부 단계로 구성된다. 첫 번째 초기 특징점 검출 단계에서는 영상의 전체 영역에서 특징점의 대략적인 위치를 검출한다. 두 번째 특징점 보정 단계에서는 검출된 초기 위치 주변의 일정 영역에서 특징점의 보다 정확한 위치를 검출한다. 세 번째 가시성 추정 단계에서는 가시점의 검출 결과는 유지하면서 폐색점의 위치는 추후에 다시 검출하기 위해 특징점을 가시점과 폐색점으로 구분한다. 마지막 폐색점 검출 단계에서는 앞서 검출한 가시점의 위치로부터 형상 정보를 유추하여 폐색점의 위치를 검출한다. 이러한 단계별 검출 방법은 외형 정보가 명확한 가시점의 특성과 형상 정보를 통한 추론이 필요한 폐색점의 서로 다른 특성을 고려한 개별적인 검출이 가능하다. 본 연구에서 제안하는 두 번째 안면 특징점 검출 방법은 통합 컨볼루션 신경망을 이용하는 방법이다. 통합 컨볼루션 신경망 방법은 영상의 전체 영역에서 특징점의 위치를 한번에 검출하는 복잡한 회귀 함수를 학습한다. 이러한 복잡한 학습을 돕기 위해 신경망의 중간에는 두 개의 보조 목적 함수가 위치하며 두 보조 목적 함수는 각각 국소 영역에서의 특징점의 위치와 특징점의 가시성을 추정하도록 신경망을 학습시킨다. 보조 목적 함수들의 추정값들은 특징점의 검출에 직접적으로 활용되지는 않으며 주 목적 함수가 특징점의 최종 위치를 보다 정확하게 검출할 수 있도록 추가적인 정보를 제공하게 된다. 본 연구에서 제안하는 두 방법의 공통점은 다중 목적 함수를 가지는 컨볼루션 신경망을 사용하는 점이다. 다중 목적 함수를 가지는 통합 컨볼루션 신경망은 목적 함수들 간의 시너지 효과와 가중치를 공유하는 신경망 구조를 가지므로 하나의 목적 함수를 가지는 다수의 컨볼루션 신경망 대비 연산량 감소와 특징점 검출의 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 데이터셋을 이용하여 제안하는 두 가지 방법의 특징점 검출 성능을 검증하였으며 기존 연구들과의 성능 비교 실험에서는 괄목할만한 성능 향상을 보였다.
목차
제 1 장 서론 - 11.1 연구 배경 - 11.2 연구 목적 - 41.3 기존 연구 - 9제 2 장 단계별 안면 특징점 검출 방법 - 192.1 초기 특징점 검출 단계 - 192.2 특징점 보정 단계 - 262.3 가시성 추정 단계 - 372.4 폐색점 검출 단계 - 452.5 전반부 레이어를 공유하는 CNN의 구조 - 56제 3 장 통합 CNN을 이용한 안면 특징점 검출 방법 - 623.1 통합 CNN의 특성 및 특징점 검출 과정 - 623.2 통합 CNN의 레이어 구조 - 643.3 통합 CNN의 학습 - 66제 4 장 실험 - 684.1 데이터셋 - 684.2 실험 환경 - 724.3 단계별 안면 특징점 검출 방법의 실험 및 분석 - 784.4 통합 CNN 검출 방법의 실험 및 분석 - 102제 5 장 결론 - 124참고 문헌 - 126Abstract - 130
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