다양한 환경에서의 칼라 얼굴 데이터베이스 구축 및 얼굴 검출 방법 = Constructing Color Face Database and Detecting Faces on Various Environments
저자
강행봉 (가톨릭대학교 컴퓨터·전자공학부)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2002
작성언어
Korean
KDC
405.000
자료형태
학술저널
수록면
53-65(13쪽)
제공처
소장기관
본 논문에서는 다양한 조명 및 포즈로 구성된 칼라 얼굴 데이터베이스 구축 및 얼굴 검출 방법에 대해 기술한다. 본 논문에서 제안된 방식은 피부 검출 모듈, 눈 검출 모듈 및 템플레이트 매칭 모듈로 구성되어 있다. 일반적인 사무실 환경에서 조명 및 포즈 변환에 의해 PC 카메라에서 얻은 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 검출하기 위해, RGB 칼라 스페이스를 HSV로 변환하고 H(Hue) 및 S(Saturation)로 이루어진 윈도우를 적응적으로 변환하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역으로부터 얼굴 구성의 중요한 특징이고, 포즈 변환에 강인한 눈의 후보 점들을 추출한다. 추출된 눈의 후보 점을 평균얼굴의 눈과 템플레이트 매칭을 한다. 이때 hausdorff 거리를 유사도로 사용한다. 다양한 실험을 통해 95%이상의 검출율을 기록하였다.
In this paper, we discuss the method to construct color face database under variable lighting and pose and detect faces from that database. Our proposed method consists of three modules such as a skin segment extraction module, an eye feature extraction module, and a template matching module. First, we detect skin color segments by adjusting threshold window in Hue-Saturation(HS) space according to the distribution of color histogram. From these skin color segments, salient feature points for face are extracted. After that, the feature points for eyes are computed. The possible eye feature points are compared with normalized eye features which are obtained from the training data. At this template matching stage, we use a modified Hausdorff distance. Finally, eye feature points are selected and then face segments are determined. The accuracy of face detection result on our test images is 95%.
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