색 항등성과 기하학적 분석 기반 얼굴 검출 기법

Face Detection Method Based on Color Constancy and Geometrical Analysis

  • 이우람 (충북대학교 컴퓨터 공학과) ;
  • 황동국 (충북대학교 컴퓨터 공학과) ;
  • 전병민 (충북대학교 컴퓨터 공학과)
  • Lee, Woo-Ram (Department of Computer Engineering, ChungBuk National University) ;
  • Hwang, Dong-Guk (Department of Computer Engineering, ChungBuk National University) ;
  • Jun, Byoung-Min (Department of Computer Engineering, ChungBuk National University)
  • 투고 : 2010.11.10
  • 심사 : 2011.03.08
  • 발행 : 2011.07.25

초록

본 논문은 영상에서 장면 일루미넌트와 카메라의 위치에 따라 다양한 색과 형태로 나타나는 얼굴을 찾기 위해 색 항등성과 기하학적 분석 기반 검출 기법을 제안한다. 색 항등성 기법을 적용하여 영상에서 장면 일루미넌트의 영향을 제거하고, 기하학적 분석을 통해 다양한 형태로 나타나는 얼굴의 검출한다. 제안한 기법은 색 항등성 기법이 적용된 영상에서 얼굴과 헤어 후보영역을 추출하고, 다양한 기준을 이용하여 후보 영역을 분류한다. 그리고 각 얼굴 후보 영역을 대상으로 헤어 후보 영역과의 교차 영역을 계산하여 얼굴로 판단한다. Caltech Face DB내의 영상들을 이용하여 타 기법과의 성능을 비교하였고, 유색 조명 효과가 부가된 영상들을 대상으로 장면 일루미넌트에 대한 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 기법은 다양한 입력 영상에서 얼굴 검출이 가능하였고 TP와 낮은 FN 수치로 나타났다.

In this paper, we propose a face detection method based on color constancy and geometrical analysis. With the problem about the various colors of skin under scene illuminant, a color constancy method is applied to input images and geometrical analysis is used to detect face regions. At first, the candidates of face or hair are extracted from the image that a color constancy method is applied to, and are classified by some geometrical criterions. And then, face candidates which have some intersectional regions whose total is over a certain size, with hair candidates are selected as faces. Caltech Face DB was used to compare the performance of our method. Also, performance about scene illuminant was evaluated by images which have some illumination effects. The experiment results show that the proposed face detection method was applicable to various facial images because of high true-positive and low false-negative ration.

키워드

참고문헌

  1. Delong P., Polikarpov B. and Krumnikl M., "Face Detection by DSP Using Directly Connected Camera," Radioe lektronika 2007, pp. 1-3, Apr. 2007.
  2. Berbar M. A., Kelash H. M. and Kandeel A. A., "Faces and Facial Features Detection in Color Images," Geometric Modeling and Imaging--New Trends 2006, pp. 209-214, Jul. 2006
  3. Hadid A., Heikkila J. Y., Silven O. and Pietikainen M., "Face and Eye Detection for Person Authentication in Mobile Phones," Distributed Smart Cameras 2007, pp. 101-108, Sept. 2007.
  4. Sun Q. B., Huang, W. M. and Wu, J. K., "Face detection based on color and local symmetry information," Proceedings of the 3rd. International Conference on Face & Gesture Recognition. pp. 130 - 135, Apr. 1998.
  5. Ming-Jung Seow, Valaparla, D. and Asari, V. K., "Neural network based skin color model for face detection," Applied Imagery Pattern Recognition Workshop, Vol. 32, pp. 141 - 145, Oct. 2003.
  6. Guerfi S., Gambotto J. P. and Lelandais S., "Implementation of the watershed met- hod in the HSI color space for the face extraction," Advanced Video and Signal Based Surveillance 2005, pp. 282 - 286, Sept. 2005.
  7. Marc Ebner, Color Constancy, Wiley, 2007.
  8. Edwin H. Land and John J. McCann, "Lightness and Retinex Theory," Journal of the Optical Society of America, Vol. 61, Num. 1, pp. 1-11, Jan. 1971. https://doi.org/10.1364/JOSA.61.000001
  9. 이우람, 황동국, 이상주, 최동진, 박희정, 전병민, "헤어와 얼굴의 특징을 이용한 얼굴 검출, " 한국콘텐츠학회논문지 5권 2호, pp. 199 - 205, 2005.
  10. Cuong Nguyen Khac, Ju H. Park, and Ho Youl Jung, "Face Detection using Variance based Haar-Like feature and SVM," World Academy of Science, Engineering and Technology(WASET) 60, pp 165 - 168, 2005.
  11. Parham Aarabi, Jerry Chi Ling Lam and Arezou Keshavarz, "Face Detection using information fusion," 10th International Conference on Digital Object Identifier, pp 1 - 8, 2007.