군집 기반 직렬 식별 구조를 이용한 얼굴 검출

Abstract

얼굴 검출은 입력 영상에 존재하는 얼굴의 위치를 찾는 과정을 의미한다. 얼굴 검출은 HCI(Human Computer Interaction), ATR(Automatic Target Recognition), model-based video coding 등 다양한 응용 영역에서 활용되고 있는 중요한 연구 분야이다. Viola와 Jones의 얼굴 검출기에서 직렬 식별 구조는 강식별기(strong classifier)라 불리는 여러 개의 식별기로 구성되어 있다. 하나의 강식별기는 몇몇의 약식별기(weak classifier)의 결합으로 이루어져 있으며, 이를 학습하기 위해 주어진 모든 비얼굴 훈련 영상을 한번에 사용한다. 그러나 모든 훈련 영상을 한번에 고려하는 것은 사용 특징 개수 대비 검출 성능의 비효율성을 발생시킨다. 한편, Viola와 Jones의 얼굴 검출기에서 하나의 직렬 식별 구조는 특정 자세의 얼굴만을 검출하고자 시도한다. 일반적으로 회전된 얼굴을 검출하기 위해서 널리 활용되는 방법은 입력 영상을 단계별 회전 변환 한 후, 각 회전된 영상마다 독립적인 검출 과정을 실행하는 것이다. 그러나 이 방법은 각 회전 변환 단계마다 별도의 적분영상을 생성 하여야 하므로 많은 계산량 및 저장 공간이 요구된다. 본 논문에서는 첫 번째로, 전자의 문제를 해결하고 검출 성능을 향상시키기 위하여 직렬 식별 구조 구성 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 비얼굴 훈련 영상을 몇 개의 군집으로 나누고, 하나의 강식별기는 하나의 군집에 속하는 비얼굴 훈련 영상만을 얼굴 영상으로부터 구분해 내도록 한다. 또한 비얼굴 훈련 영상 군집화 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 얼굴 분포로부터 특정 방향에 위치하며, 소수개의 특징만을 사용하여 얼굴 영상들로부터 잘 구분될 수 있는 비얼굴 훈련 영상들을 하나의 군집으로 모은다. 두 번째로, 살색 영역 대응 적분 영상 생성 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 검출 정확도의 감소 없이 저장 공간을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 제안 방법이 사용 특징 개수 대비 높은 검출 성능을 확보하고, 적은 저장 공간을 사용함을 보인다.