Facial Regions Detection Using the Color and Shape Information in Color Still Images

컬러 정지 영상에서 색상과 모양 정보를 이용한 얼굴 영역 검출

In this paper, we propose a face detection algorithm using the color and shape information in color still images. The proposed algorithm is only applied to chrominance components(Cb and Cr) in order to reduce the variations of lighting condition in YCbCr color space. Input image is segmented by pixels with skin-tone color and then the segmented mage follows the morphological filtering an geometric correction to eliminate noise and simplify the segmented regions in facial candidate regions. Multiple facial regions in input images can be isolated by connected component labeling. Moreover tilting facial regions can be detected by extraction of second moment-based ellipse features.

본 논문에서는 컬러 정지 영상에서 색상과 모양 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분만을 이용하여 조명의 영향을 줄일 수 있다. 피부색 분할을 한후 얼굴 후보 영역들의 잡음 제거와 단순화를 위해 형태학적 필터와 기하학적 교정을 거친다. 입력 영상 내에 여러 사람이 존재할 경우에도 레이블링을 통해 각각의 얼굴 후보 영역들로 분리할 수 있고, 또한 2차 모멘트를 기반으로 한 타원 특징들을 추출하여 기울어진 얼굴 영역들도 성공적으로 검출할 수 있다.