Robust Face Detection Using Hybrid Filters and Convolutional Neural Networks

복합형 필터와 CNN 모델을 이용한 효과적인 얼굴 검출 기법

  • Cho, Il-Gook (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University) ;
  • Park, Hyun-Jung (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University) ;
  • Kim, Ho-Joon (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University)
  • 조일국 (한동대학교 전산전자공학부) ;
  • 박현정 (한동대학교 전산전자공학부) ;
  • 김호준 (한동대학교 전산전자공학부)
  • Published : 2005.05.13

Abstract

본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.

Keywords