[Paper] Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface - G.Bradski

- 이 논문은 Mean shift Algorithm의 color적 특성을 보강한 Continuously Adaptive Mean Shift(CAM Shift)에 대한 내용을 담았다.

- Meanshift 자체가 color의 probability distribution에 기반하고 있다. 그래서 이를 활용하기 위해서 Color만의 histogram이 필요하다.

- 이 histogram이 시간에 따라서 갱신되고, 이것에 기반한 probability distribution이 동적으로 변화하게 된다. 이런 요건을 만족하는 Meanshift 알고리즘을

CAMshift라고 통칭하게 된다.

- 이 논문에서는 Face tracking을 예시로 작성되었으며, 필요한 인자는 추적하고자 하는 개체의 픽셀상 위치(x,y)와 살색이 확률분포상에서 차지하는 면적이다.

Color Probability Distributions

- CAMshift에서 살색이라는 것을 추적하기 위해서는 Color에 대한 probability Distribution이 필요하다. 이를 위해서 앞에서 언급한 바와 같이 color histogram을 뽑아내야 하는데

이 시스템에서 채택한 색 구조는 기존의 RGB방식이 아닌 Hue-saturation-Value(HSV) 구조이다. 이중 Hue값만 따로 뽑아서 1차 histogram을 뽑게 된다. 

 화면상에서 특정 영역이 선정되었을 때, 그 영역 내에서 기존의 살색이라는 것에 대한 sampling이 histogram에 기반하여 실시된다. 그 때 사용된 histogram은 저장되어 계속 

활용되게 된다. 많은 사람들이 하는 착각은 인종간의 피부색이 다르다는 것인데 기본적으로 인간의 피부색이 가지는 Hue값은 전부 동일하다. 우리눈에 다르게 보이는 것은 Saturation의 차이 때문이다. 결론적으로 CAMshift에서는 Hue값만을 이용하는 것이기 때문에 이러한 차이값은 무시가 될 것이다.

 전체적인 HSV 구조는 Hexacon의 구조를 가지는데 여기에 따르면 V(Brightness)값이 작아지면 자연적으로 S(Saturation)값도 낮아지게 된다. 그러면 H(Hue)값에 따라 색변화가 급격하게 이뤄지기 RGB값을 정확하게 표현할 수 없게 된다. 이게 하나의 단점인데 이를 극복하기 위해서는 V값이 낮은 조건은 실험 환경에서 제외시켜야 한다. 즉, 카메라가 대상을 비출때는 V값을 자동으로 수정할 수 있던지 간의 대책이 필요하다. 또한 너무 밝은 빛에 대한 Upper Threshold도 정의되어야 한다.

 -> 즉, 빛의 밝기에 대한 사전 정의가 필요하다.