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  1. 2009.12.30 Active Shape Model (3)
  2. 2009.12.28 Eigenface (2)
  3. 2009.12.27 Active Shape Model :: Face (1)
  4. 2009.12.25 Active Shape Model (ASM) (2)
  5. 2009.12.12 Eigenface

아래의 그림은 손모양의 ASM을 이용해서 영상으로 부터 손의 형상을 찾는 과정을 보여준다. 영상의 적당한 지점에 초기 손모양을 설정하고, 이 설정된 손모양의 경계에서 수직방향으로 에지를 찾아서 새로운 손모양을 구성한다. 에지찾기로 찾은 손모양은 잘못된 에지 정보로 인해서 손모양에서 크게 일그러진 형태를 나타낸다(그림에서 초록색 선이 에지찾기로 찾은 손모양이다). 이 찾은 결과를 훈련된 손모양을 이용해서 다시 재구성하면 일그러진 손모양이 보정이 된다(그림에서 붉은색 선이 재구성한 손모양이다). 이러한 보정은 다음번 에지찾기에서 출발점으로 쓰이고, 전체적으로 손모양이 훈련된 손모양 이상으로 많이 찌그러지지 않도록 하는 역할을 한다. 
손모양 찾기의 전체적인 과정은 초기에 손모양 데이터를 어디에 놓고 얼마만한 크기로 놓는가에 많이 의존한다. 그리고, 좋지 않은 초기 위치는 찾는 시간을 길게 할 뿐만 아니라, 잘못된 결과를 유도하기도 한다. 이것을 개선하기 위해서 보통은 이미지의 피라미드 구조를 이용해서, 처음 단계에서는 대충 찾고, 점차로 자세히 찾는 과정을 반복한다.
여기서는 손의 이미지를 이진화시켜서 사용했기 때문에 이러한 피라미드 구조는 사용하지 않았다. 이진영상을 사용하지 않을 때는 훈련용 손영상의 경계에서 수직방향으로의 그레이 값의 프로파일 정보를 훈련시켜서 사용할 수 있다.

* 18개의 훈련용 손모양을 가지고 얻은 12개의 eigen mode을 씀.
* data 출처:
ttp://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/data/hand_data.html

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Eigenface (2)

Image Recognition 2009.12.28 23:55

특정한 eigenface를 평균얼굴에 적당한 가중치를 주어서 더하면 그 eigenface가 얼굴에 어떤 변화를 주는지를 알아볼 수 있다. 아래의 결과는 가장 큰 eigenvalue를 갖는 6개의 eigenface들에 대해서

-2 * sqrt(eigenvalue) <=  가중치 <= +2 * sqrt(eigenvalue)

사이의 가중치값을 17단계로 변화시키면서 영상의 변화를 본 것이다.

얼굴영상 = 평균얼굴 + 가중치 * eigenface

일반적인 얼굴영상은 여러 eigenface들의 가중치를 준 조합으로 만들어진다.

아래의 사진을 보면 처음 3개의  eigenface는 영상에서 조명의 변화를 주로 나타내고, 이 후의 3개는 얼굴형의 변화를 주로 표현한다. 실제로 eigenface를 사용할 때는 처음 몇개의 큰 고유치를 갖는 eigenface를 버리고 사용하여서 조명변화에 따른 영상의 변화를 일정정도 보상할 수 있다.
Y.Moses, Y.Adini, S.Ullman, "Face Recognition: The Problem of Compensating for changes in Illumination Direction", 1994


 

 
 
 
 


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ASM을 얼굴윤곽선에 적용한 결과이다. Viola-Jones detector가 구지성의 얼굴은 잘 검출하지 못한다. 코드에 plastic surgery에 대한 옵션이 없는데....
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영상에 물체의 윤곽선을 찾고자 할 때 active snake 알고리즘을 많이 이용한다. 이것은 물체의 윤곽에서 명암의 차이을 이용하여서 윤곽선을 탄성이 있는 곡선으로 근사시키는 방법이다. 그러나 실제의 영상에는 조명의 영향이나 잡음 아니면 다른 물체에의 한 가려짐으로 인해서 윤곽이 명확하게 나타나지 않거나 가려져서 윤곽선을 제대로 찾지 못하거나 심하게 왜곡된 윤곽선를 낳는 결과를 초래한다.

영상에서 윤곽선을 찾는 경우에 특정한 물체(예를 들면 영상에서 얼굴윤곽, 손모양, 초음파 사진에서 장기의 모양...)를 대상으로 하는 경우가 많다. 이 경우에는 대상물체의 모양은 대략의 형태가 알려져 있고, 실제로 사진에 나타나는 형태는 평균적인 형태에서 많이 벗어난 있지 않는다. 이러한 정보를 이용하면 보다 쉽게 물체의 윤곽선을 찾을 수 있다.

먼저 찾고자 하는 물체의 윤곽선 정보를 훈련을 시켜서 평균적인 윤곽선에 벗어나는 정도를 분류하여서, 몇 가지 mode(=eigen mode=eigen shape)가 있는지를 알아낸다. 이것은 얼굴인식에서 PCA 기법을 이용하여서 평균얼굴영상에서 변화를 주는 eigen modeeigenface를 찾는 기법과 같다. Eigen mode는 평균윤곽에서 아주 미세한 변화는 버리고, 큰 것만 취하면 된다이러한 eigen mode용하면 잡음이나 조명 가려짐등에 의해서 잘못 찾은 윤곽선을 보정하여서 원하는 형태를 유지할 수 있다. , 영상처리에 의해서 찾은 윤곽을 eigen mode로 분해시키어서 각각의 eigen modeweight를 구하고, eigen mode를 이 weight 를 이용해서 더하여서(물론 평균윤곽도 더하고.) 재구성된 윤곽선을 얻는다. 이 재구성된 윤곽선은 잡음등의 영향으로 인한 미세한 왜곡을 없앨 수 있다. 그리고, 윤곽선 찾기를 반복적인 과정으로 구현할 때 이 재구성된 윤곽선에서 출발하여서 다음번의 윤곽선 찾기를 시도한다.

그러나 이 방법은 eigen mode 가 훈련에 사용한 영상에 많이 의존하므로, 훈련된 윤곽과 많이 다른 경우에는 제대로 대처하지 못한다.

 

아래 그림(검정선)은 영상처리에서 찾은 손윤곽으로 잡음으로 인해서 왜곡이 많이 되어 있는 모양이다. 빨간선은 eigen mode를 이용해서 재구성한 윤곽이다.

* 18개의 훈련용 손모양을 가지고 얻은 12개의 eigen mode을 씀.
* data 출처:
ttp://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/data/hand_data.html

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Eigenface

Image Recognition 2009.12.12 20:03
평균얼굴:
- 173개의 얼굴영상(130x150)을 가지고 만든 것이다.
- 얼굴영상 출처:http://www.cs.colostate.edu/evalfacerec/data.html(두 눈의 위치정보가 있어서 편리하다)
- 각각의 얼굴영상은 두 눈의 위치가 영상에서 일정한 위치에 있도록 기하학적인 변환(similarity transform)을 한 후에 만든 것이다.


Eigenfaces:
- 173개의 영상에서 평균얼굴을 뺀 후에 Covariance Matrix을 만들었으므로 실제로는 eigenvector는 173-1=172 차원 hyperplane를 형성 . 130x150차원 공간의 subspace)
- 각각의 eigenface는 1로 정규화된 벡터(영상)이나, 이미지로 보이기 위해서 임의로 스케일링한 것이다. 따라서 각각의 eigenface이 밝기는 상대적인 값이다.
- 영상은 eigenvalue의 크기 순서대로 69개만 나열한 것이다( 큰것-->작은것. dimensional reduction)


얼굴의 재구성
원본 얼굴:

69개의 eigenface로 재구성된 얼굴: 상관계수=0.98974171867343186;


훼손된 얼굴(원본):

eigenface을 이용해서 재구성한 얼굴(69개의 eigenface을 이용) : 상관계수=0.87881960779794632;

eigenface를 10개에서 69개로 순차적으로 늘리면서 재구성한 결과(animating gif):


Nonface의 재구성:
원본(원숭이)

재구성된 원숭이 얼굴(69개의 eigenface이용)
- 원본과의 상관계수를 구하여서 얼굴인지 아닌지를 판별할 수 있다.: 상관계수=0.78869719166049590;

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