피부색과 에지를 이용한 강건한 얼굴검지 방법
저자
발행사항
전주: 전북대학교 대학원, 2011
학위논문사항
학위논문(석사)-- 전북대학교 대학원 : 전자.정보공학부(컴퓨터공학) 2011. 2
발행연도
2011
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
전북특별자치도
기타서명
A Robust Face Detection Method Based on Skin Color and Edges
형태사항
ix, 69 p.: 삽화; 26cm
일반주기명
전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:이준환
참고문헌 : p.63-67
소장기관
본 논문에서는 칼라 영상을 이용한 얼굴 검출 시스템을 기술한다. 얼굴 검출은 얼굴인식, 비디오 감시, 인간과 컴퓨터의 인터페이스 그리고 표정 인식과 같은 응용 분야에 중요한 단계이다. 현존하는 대부분의 얼굴검출 시스템은 얼굴이 있는 영상 전체를 검색하는 창 기반 분류기를 사용한다. 이 방법은 크기, 위치 그리고 조명 변화에 민감하며 계산량도 많다. 본 논문에서는 칼라 영상의 에지와 피부색 정보를 이용하여 조명에 영향을 받지 않는 얼굴 검출 시스템을 제한한다. 먼저 다양한 조명환경에서 획득된 영상을 HVS 칼라공간에서 영상 개선을 수행하고, YCbCr공간에서 정의된 룰을 사용하여 피부 영역을 분할한다. 동시에 케니 에지 검출 알고리즘을 사용하여 에지 영상을 획득한다. 분할된 피부 영역 영상을 개선하기 위하여 피부색 퍼센티지 색인 방법을 적용한다. 에지 영상과 피부색 영상을 비-얼굴 영역과 얼굴 영역을 분리하기 위하여 곱 연산을 수행한다. 얼굴 영역 검증은 얼굴이 가지고 있는 형태적 특징을 이용하여 얼굴과 대응시킨다. 제안한 방법의 장점은 제약 받지 않은 조명환경에서 다른 크기, 자세 그리고 표정을 가지는 얼굴을 검출한다
더보기In this thesis I will describe a system for detecting human faces in color images. Face detection is a primary step in many applications such as face recognition, video surveillance, human computer interface, and expression recognition. Many existing systems use a window based classifier that scans entire image for the presence of the human face and suffer from scale variation, pose variation, illumination changes, and sometimes high computational cost. In this thesis I propose a lighting invariant face detection system based upon the edge and skin tone information of the input color image. First image enhancement is carried out in HSV space especially if the input image is acquired from unconstrained illumination condition. After that skin segmentation using explicitly defined rule is conducted on the YCbCr space. At the same time edge of the gray scale image of the input image is determined using canny edge detection algorithm. Skin tone percentage index method is applied to the skin segmented image for the refinement of the skin segmentation result. The edge image and skin tone image are now multiplied to separate all non-face regions from the candidate faces. The face candidate verification is then applied to decide which of the candidate regions actually correspond to a face by using primitive shape features. The advantage of the proposed method is that, it can detect faces with different size, pose, and expression under unconstrained illumination conditions.
Keywords?face detection, image enhancement, skin color model, skin tone percentage index, canny edge, facial features.
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