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나를 심하게 고생시키던 얼굴인식 프로젝트가 드디어 종결됐다.
운좋게도 최종 데모때 매칭률 100%를 자랑했다.ㅎㅎ
시간내서 한번 정리해놔야 겠다.

눈 추출과 입 추출에 있어서는 다른 논문들보다 훨씬 결과가 좋다고 생각한다. 그리고 대부분 제대로 찾지 못해서 포기하는 턱을 잡았다는 것이 기분이 좋다..
그렇긴 해도 영상처리의 특성상 제대로 잡기가 어렵다.
영상처리는 참 어려운 주제인듯 하다.
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부분적으로 형활화 및 스트레칭을 시켜서 값의 차이를 증폭시켜라.

각 특징점들의 위치를 잡아라. AAM이고 자시고 하나씩 위치를 잡아버려라!

눈코입부분에서 피부색을 추출한 다음 그 값으로 피부색 영역 구분에 평균값으로 이용하라(이 경우 peer처럼 값이 정해진 것보다는 YCbCr의 값으로 하는 것이 유리할 듯.

경계값을 고정값으로 사용하지 마라.

알고리즘을 사용할 때 근거를 반드시 만들어둬라. 무슨 근거에 의해서인지. 책에 나와있거나 논문으로 나와 있거나.
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눈,코,입의 중심점들을 이어서 각도로 사람을 대분류하는 작업 진행중

개선점:
눈 -  중심점이 정확이 잡히도록 할 것:특히 가로방향
코 - 조명이 한쪽으로 치우치면 코볼이 콧구멍처럼 잡히는 경우가 있다. 이런 경우 x축의 중심점이 이동하게 되므로 세로로 긴 부분은 제거하고 계산해야 한다.
입 - 특별히 개선점은 없음, x점을 코의 중심에서 받아 오는 것은 유의할 점

얼굴형과 함께 대분류로 작업할 수 있을 만큼의 값들은 나온다.

소분류에서는 눈코입 각각의 모양과 다른 다양한 특징점들을 모두 비교해봐야 한다.
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눈(눈동자와 눈모양을 모두 검출)의 중심을 기준으로 양쪽 기준점이 수평이 되도록 하였다.
코와 입도 부분 히스토그램 평활화를 거친 다음 경계감으로 2진화를 거쳐 입의 세로중심값을 구하였다.

오늘은 일찍 집에 가고 주말동안 코를 이용하여 코의 중심점을 찾고 입도 어느정도 가운데값을 찾도록 해봐야 겠다.

문제점 : 코의 경우 콧구멍이 두개 잡힐 수도 있지만, 고개를 숙일 경우 코의 중심 아래가 어두워져 하나로 합쳐진다. 고개를 옆으로 돌릴 경우 콧구멍이 하나만 잡히고 가끔 코의 중심에 대한 그림자가 대신 잡히기도 한다.
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