픽셀 수와 정점들 간의 차이를 보완하는 Morphable 모델

Abstract

CCTV, 로봇 등의 시스템으로부터 획득된 이미지에는 많은 얼굴 영상이 포함되어 있다. 영상 데이터의 급증으로 이들을 수동 처리하는 것은 어렵고 자동으로 처리할 필요가 있다. 또한 기업은 새로운 기술을 보호하고자 더욱 자동화된 보안 시스템을 요구한다. 그러한 문제를 해결하고자 얼굴인식, 동공인식, 지문인식 등의 방법이 사용된다. 얼굴인식 방법이 직접적인 접촉을 요구하지 않아 많이 사용되고 있으나 현재주로 사용되는 2차원 방식에는 한계가 있으며 이러한 것을 해결할 방안으로 Morphable모델을 생각할 수 있다. MPI에서 만들어진 기존의 Morphable 모델은 텍스쳐(texture), 지오메트리(geometry)와 같은 대량의 데이터로 구성된다. 본 논문은 이러한 용량을 줄이고자 GeometriX에 기반한 Morphable 모델 생성을 다룬다. The images, which were acquired from various systems such as CCTV and Robot, include many human faces. Because of a rapid increase in visual data, we cannot process these manually; rather we need to do these automatically. Furthermore, companies require automatic security systems to protect their new technology. There are various options available to us, including face recognition, iris recognition and fingerprint recognition. Face recognition is preferable since it does not require direct contact. However, the standard 2-Dimensional method is limited, so Morphable Models may be recommended as an alternative. The original morphable model, made by MPI, contains a large quantity of data such as texture and geometry data. This paper presents a Geometrix-based morphable model designed to reduce this data capacity.