Face Detection Using Region Segmentation on Complex Image

복잡한 영상에서의 영역 분할을 이용한 얼굴 검출

In this paper, we propose a face detection method using region segmentation to deal with complex images that have various environmental changes such as mixed background and light changes. To reduce the detection error rate due to background elements of the images, we segment the images with the JSEG method. We choose candidate regions of face based on the ratio of skin pixels from the segmented regions. From the candidate regions we detect face regions by using location and color information of eyes and eyebrows. In the experiment, the proposed method works well with the images that have several faces and different face size as well as mixed background and light changes.

본 논문에서는 복잡한 배경, 심한 조명 변화 등의 다양한 환경 변화에서도 얼굴을 정확히 검출하기 위하여 영역 분할을 이용한 얼굴 검출을 제안한다. 입력된 영상에서 배경요소들로, 인한 검출 오류를 줄이기 위하여 JSEG 방법을 사용하여 영상을 영역 단위로 분할한다. 분할된 각 영역에서 사전 정의된 피부색에 해당되는 픽셀들을 추출한다. 각 영역에서 추출된 픽셀들의 비율을 이용하여 얼굴 후보 영역을 결정한다. 그리고 결정된 얼굴 후보 영역에서 얼굴요소에 해당되는 눈과 눈썹이 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 다양한 제약 조건을 지닌 영상들에 대하여 얼굴을 검출해본 결과, 배경이 복잡한 영상, 조명 변화가 심한 영상, 얼굴 크기가 다양한 영상, 얼굴이 다수 존재하는 영상들에서 좋은 검출 결과를 보여주었다.