컬러정보와 에지정보에 기반한 얼굴 영역 검출 = Face detection based on color information and edge information
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 공학대학원, 2004
학위논문사항
학위논문(석사) - --- 연세대학교 공학대학원 : 컴퓨터공학전공 2004.8
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 51장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 변혜란
소장기관
Recently, it has been increasing the importance of Face Detection due to its various application in the field of Face recognition as well as security system. In this thesis, I suggest a faster and more precise Face Detection Algorithm by using the fast detecting velocity of Face Detection which is based on the Color information and the precise detecting method which is based on edge information. When you input an image, it outputs candidate A by using Color information and then if it is turned out to be a face, the final decision concerning the Face field has to be made by detecting edge regarding candidate A. If it is failed, the Edge information of entire image is used in outputting of candidate B. In Face Detection using Color information, I used the way that the final candidate A is determined among the fields which are determined through binary after using Hue. Also in Face Detection using Edge information, the edge concerning the Face was detected by means of Sobel Edge Detector through Pre-processing and after binalize of the produced Edge, I used a searching method which met with various conditions with regard to eyes and mouth in the binary image. As a result, the Face Detection was done much faster in using of Color information than Edge information. Although it was still a bit slower than Face Detection using Color information, Face Detection using Algorithm-method was even faster if it compares to only Edge-information based Face Detection. Furthermore, it could acquire better Detection-rate in comparison with Color-information and Edge-information.
더보기얼굴 인식 분야는 물론이고 보안에까지 얼굴 검출은 다양하게 활용됨에 따라 얼굴 검출의 중요도는 점점 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 컬러정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 빠른 검출 속도와 에지 정보를 이용한 정확한 검출방법을 적절히 활용함으로써 좀더 빠르고 정확한 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상을 입력 받게 되면 컬러 정보를 이용해 얼굴 후보영역A를 검출하고 이 후보 영역에 대해 1차 검증을 하고 얼굴로 검증되면 후보영역A에 대해서만 에지를 검출해서 얼굴 영역만을 최종 결정 한다. 만약 후보 영역에 대한 1차 검증에서 얼굴 영역으로 검증되지 못하면 다시 전체영상의 에지 정보를 이용해 얼굴 후보영역B를 검출하고 후보 영역B에 대해서만 컬러 영역 검증을 실행함으로써 최종 얼굴 영역을 검출 하게 된다. 여기서 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출에는 색도(Hue)정보를 이용한 후 이진화를 통해 얼굴 후보 영역을 결정하고 이 영역들 중에서 최종 후보 영역A를 결정 해내는 방법을 이용했다. 또한 에지 정보를 이용한 얼굴 검출에서는 전 처리 과정을 거친 후 얼굴에 대한 에지를 소벨(Sobel)에지 검출 마스크를 이용해 검출하고 검출된 에지를 이진화한 후 이 이진화 된 영상에서 눈과 입인지를 여러조건들에 맞춰 가면서 탐색 하는 방법을 이용했다. 이 결과 컬러 정보만을 이용했을 때는 매우 빠른 속도로 얼굴을 검출 할 수 있었지만 에지 정보만을 이용할 때는 매우 느린 속도로 얼굴을 검출할 수 있었다. 하지만 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 검출은 컬러정보만을 이용한 얼굴검출 보다는 조금 느린 편이지만 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출에 비해서는 매우 빠른 검출 속도를 보였다. 또한 검출율에서도 컬러정보와 에지정보를 각각 이용한 방법 보다 더 좋은 검출율을 얻을 수 있었다.
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