얼굴인식을 위한 누적 차영상 기반의 얼굴영역 검출에 관한 연구 = Face detection by using absolute accumulative difference image for face recognition
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2001
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원: 전기전자공학과 2001. 2
발행연도
2001
작성언어
한국어
주제어
KDC
569.9 판사항(4)
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 53p. : 삽도 ; 26 cm.
소장기관
얼굴검출은 얼굴인식의 전 단계로서 2차원 영상 속에서 얼굴영역만을 분리, 검출하는 기술이다. 즉, 얼굴인식은 개개인의 특징적인 얼굴정보를 등록된 데이터 베이스에서 검색하는 기술인 것에 반해 얼굴검출은 모든 사람들의 공통적인 얼굴 특징을 이용하여 배경과 구분되는 얼굴영역을 찾는 기술이다. 따라서 얼굴검출 기술은 컴퓨터에 의한 얼굴인식 기술을 자동화하기 위한 필수적인 전처리 단계이며, 그 결과가 최종 인식성능에 미치는 영향은 매우 크다고 할 수 있다.
본 논문에서는 차영상과 상태판단을 이용한 얼굴검출방법에 대하여 제안하였다. 차영상 방법은 연속 영상간의 차를 통해 움직임을 검출하는 방법이다. 계산량이 적고 비교적 간단하여 실시간 처리를 필요로 하는 응용분야에 많이 사용된다. 그러나, 움직임량이 적은 경우에는 연속 영상간의 차가 적게 나타나 검출이 잘 되지 않는 단점이 있다. 이를 보완하기 위한 방법은 많은 연구에서 제안되어 왔으나 본 논문에서는 누적 차영상 방법을 사용하여 해결하였다. 실험결과 단순 차영상은 92.5%, 경계 차영상은 89.5%, 누적 차영상은 97.5%의 움직임 영역 추출에 대한 정확성을 나타냈다.
카메라 시야에 사람이 나타나게 되면 연속된 프레임의 차를 통해 움직임을 검출하고, 추적을 시작한다. 인식에 사용되는 적절한 얼굴영역을 획득하기 위해서는 현재 영상 내에서 대상자가 어떤 행동을 하고 있는지를 파악하여 적절한 시점을 판단해야 한다. 얼굴 획득 시점판단의 정확성 실험은 100%의 정확성을 나타냈다.
움직임 영역이 검출되고 적절한 시점이 판단되면 얼굴의 얼굴요소를 추출함으로서 최종적으로 인식에 사용될 얼굴 영역을 획득한다. 일반적으로 정면 얼굴을 대상으로 하는 얼굴검출의 결과는 두 눈 중심점 위치의 정확도로 평가된다. 실험 결과 97.75%의 정확성을 얻을 수 있었다.
Face detection is the prior step necessary for face recognition. The accurate detection of human faces have important influence on face recognition. In this paper, we propose a face detection technique which is a combination of motion and scene analysis. Motion was detected by AADP(Absolute Accumulative Difference Picture) for 3∼4 frames. This method added quantitative estimate of the motion components of an object in successive frames of a sequence. And then, we separate the head from the body using histogram analysis and human topology. Experimental results in moving detection show that AADP method has better performance than the difference image and the edge difference image.
The head region is tracked from input image sequence and mobil object properties are computed over few frames. Present status in a scene is determined by the computed properties. If present status is in optimal condition, then face features are detected and face region is obtained. The correctness test about optimal condition shows 100%, and the consistency test about face region obtaining shows 97.75%.
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