A Bilateral Symmetry Average Method for Robust Face Detection against Illumination Variation

조명 변화에 강인한 얼굴 검출을 위한 좌우대칭 평균화 기법

In a face detection system based on template matching, histogram equalization or log transform is applied to an input image for the intensity normalization and the image improvement. It is known that they are noneffective in improving an image with intensity distortion by illumination variation. In this paper, we propose an efficient image improvement method called as a bilateral symmetry average for images with intensity distortion by illumination variation. Experimental results show that our method delivers the detection performance better than previous methods and also remarkably reduces the number of face candidates.

형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 히스토그램 평활화나 로그 변환 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 부분적 명암 왜곡에 매우 효과적인 영상 보정을 수행하는 좌우대칭 평균화 기법을 제시한다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 매우 효율적인 검출 성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴 후보의 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.