A Face Detection Method using Gradual Expansion of Skin Color Range

피부색 범위의 점진적 확장에 의한 얼굴 검출 방법

Usually it is difficult to extract facial regions in a complex image by using only a predetermined skin color. Expecially, it is more difficult to separate them from background regions that contains the skin color. This paper proposes a face detection method by using gradual range expansion of an initial skin color. By analyzing the skin color distribution several images that are collected in the Web, the range of dense distribution is selected as the range of the initial skin color. In each expanding step, expanded regions in the image are tested whether they can be actual facial regions by using the information of the shape of general face and the location of face organs. The shape of general face is modeled as an ellipse and the aspect ratio of its bounding box is used to define the shape constraint for faces. Only the eyes and lips are used as the face organs, which can be easily detected by extracting horizontal edges in the expanded regions. through several experiments, it is confirmed that the proposed method can detect exactly not only faces having partly distorted regions by highlight but also faces neighboring similar color regions.

일반적으로 피부색과 유사한 칼라가 포함된 복잡한 배경으로부터 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용해 얼굴영역을 정확하게 추출하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 초기 피부색 범위를 점진적으로 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 초기 피부색 범위는 인터넷에서의 다양한 영상으로부터 얼굴 영역의 피부색 분포를 분석하여 매우 밀집되어 나타나는 범위로 선정한다. 피부색 범위를 확장함에 따라 영상 공간에서의 얼굴후보 영역도 확장되어 나타나는데, 확장 단계별로 확장된 얼굴 후보 영역이 실제 얼굴임을 검증하기 위해 얼굴의 모양정보와 얼굴 기관의 위치적 정보를 사용한다. 모양 제한자로는 타원의 특성과 외접 사각형(bounding box)의 가로와 세로의 비율을 사용한다. 얼굴 기관으로는 눈과 입만을 사용했는데, 얼굴 후보 영역 내부의 가로 방향성을 가지는 경계가 주로 눈과 입의 영역임에 착안한 것으로서 비교적 수월하게 추출할 수 있기 때문이다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.