Facial Contour Extraction in PC Camera Images using Active Contour Models

동적 윤곽선 모델을 이용한 PC 카메라 영상에서의 얼굴 윤곽선 추출

The extraction of a face is a very important part for human interface, biometrics and security. In this paper, we applies DCM(Dilation of Color and Motion) filter and Active Contour Models to extract facial outline. First, DCM filter is made by applying morphology dilation to the combination of facial color image and differential image applied by dilation previously. This filter is used to remove complex background and to detect facial outline. Because Active Contour Models receive a large effect according to initial curves, we calculate rotational degree using geometric ratio of face, eyes and mouth. We use edgeness and intensity as an image energy, in order to extract outline in the area of weak edge. We acquire various head-pose images with both eyes from five persons in inner space with complex background. As an experimental result with total 125 images gathered by 25 per person, it shows that average extraction rate of facial outline is 98.1% and average processing time is 0.2sec.

얼굴 추출은 휴먼 인터페이스와 생체 인식 및 보안을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해, DCM(Dilation of Color and Motion)필터와 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model) 적용한다. 먼저, 본 논문에서 제안된 DCM 필터는 모폴로지의 팽창 연산이 적용된 얼굴 색상영상과 차영상을 결합하고 이를 다시 팽창한 것으로 동영상에서 복잡한 배경을 제거하고 얼굴 영역을 검출하기 위해 사용된다. 동적 윤곽선 모델은 초기 곡선에 영향을 많이 받으므로, 얼굴과 눈, 입의 기하학적인 비율을 이용하여 회전정도를 구한 후, 이를 이용하여 초기 곡선을 자동으로 설정한다. 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해, 스네이크의 영상에너지로 에지영상과 밝기영상을 함께 사용하였다. 복잡한 배경이 있는 실내 환경에서 총 5명으로부터 양 눈이 보이는 다양한 헤드 포즈 영상을 25장씩 샘플링하여 총 125장에 대해 실험한 결과, 얼굴 윤곽선의 평균 추출률은 98.1%, 평균 처리시간은 0.2초로 나타났다.