Face Detection in Color Images Based on Skin Region Segmentation and Neural Network

피부 영역 분할과 신경 회로망에 기반한 칼라 영상에서 얼굴 검출

Many research demonstrations and commercial applications have been tried to develop face detection and recognition systems. Human face detection plays an important role in applications such as access control and video surveillance, human computer interface, identity authentication, etc. There are some special problems such as a face connected with background, faces connected via the skin color, and a face divided into several small parts after skin region segmentation in generally. It can be allowed many face detection techniques to solve the first and second problems. However, it is not easy to detect a face divided into several parts of regions for reason of different illumination conditions in the third problem. Therefore, we propose an efficient modified skin segmentation algorithm to solve this problem because the typical region segmentation algorithm can not be used to. Our algorithm detects skin regions over the entire image, and then generates face candidate regions using our skin segmentation algorithm For each face candidate, we implement the procedure of region merging for divided regions in order to make a region using adjacency between homogeneous regions. We utilize various different searching window sizes to detect different size faces and a face detection classifier based on a back-propagation algorithm in order to verify whether the searching window contains a face or not.

많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.