Automatic Face and Eyes Detection: A Scale and Rotation Invariant Approach based on Log-Polar Mapping

Log-Polar 사상의 크기와 회전 불변 특성을 이용한 얼굴과 눈 검출

Detecting human face and facial landmarks automatically in an image is as essential step to a fully automatic face recognition system. In this paper, we present a new approach to detect automatically face and its eyes of input image with scale and rotation variations of faces by using an intensity based template matching with a single log-polar face template. In a template-based matching it is necessary to normalize the scale changes and rotations of an input image to a template ones. The log-polar mapping which simulates space-variant human visual system converts scale changes and rotations of input image into constant horizontal and cyclic vertical shifts in the output plane. Intelligent use of this property allows us to shift of the candidate log-polar faces mapped at various fixation points of an input image to be matched to a template over the log-polar plane. Thus, the proposed method eliminates the need of adapting multitemplate and multiresolution schemes, which inevitably give rise to intensive computation involved to cope with scale and rotation variations of faces. Through this scale and rotation involved to cope with scale and method can lead to detecting face and its eyes simultaneously. Experimental results on a database of 795 images show over 98% detection rate.

얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.