Design and Implementation of a Real-Time Face Detection System

실시간 얼굴 검출 시스템 설계 및 구현

This paper proposes a real-time face detection system which detects multiple faces from low resolution video such as web-camera video. First, It finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which selects a small number of critical features from a larger set. Next, it generates reduced feature vector for each face region candidate by using principle component analysis. Finally, it classifies if the candidate is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine) based binary classification. According to experiment results, the proposed method achieves real-time face detection from low resolution video. Also, it reduces the false detection rate than existing methods by using PCA and SVM based face classification step.

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.