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문제 정의
- 기존의 템플릿 매칭 방법은 구현하기 쉽지만, 시간적 효율성의 문제와 단일 정보만을 이용한 템플릿 매칭은는 얼굴의 특징과 유사한 배경을 포함하는 경우에 검줄율이 현저히 저하되는 문제점을 갖고 있다[4]. 따라서 본 논문에서는 얼굴의 후보 위치를 포함하는 피부색 정보와 얼굴의 구성요소 특징을 포함하는 에지정보를 이용한 이질적 템플릿 매칭을 융합하여 주어진 영상에서 빠르고 강건하게 얼굴을 검출하는 방법을 소개한다. 즉, 서로 다른 특징을 포함하는 이질적 템플릿의 융합을 통해 매칭 결과를 모두 만족하는 최적의 얼굴을 검출하는 것이다.
- 본 논문은 2(*20부터 40x40 크기까지의 얼굴을 검출하도록 하였기 때문에, 큰 얼굴은최대값으로 얼굴의 부분을 검출하게 되었다. 또한, 본 논문에서는 정면 얼굴을 대상으로 실험 대상으로 하였지만, 가로 에지 성분을 포함한 경우 측면얼굴도 검출될 수 있으므로, 상하좌우 22.5° 범위 안에서의 회전을 허용한 얼굴 검출을 목표로 한다. [그림 11]은 제안된 방법으로 얼굴을 검출한 결과 영상이다.
- 본 논문에서는 광범위한 피부색 모델을 이용해 조명환경과 인종에 어느 정도 변화를 허용한 얼굴 검출을 가능하게 한다. 그리고 검출된 피부색 영역을 연결 요소로 그룹화를 한 후, 불필요한 배경이나 얼굴 이외의 부분을 미리 제거하여 후보 영역을 결정한다.
- 한다. 본 논문에서는 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위하여, [그림 9]에서 보는 것과 같이 입력 영상을 일정한 비율 (1.1 배)로 축소하여 피라미드 영상을 만들었다[6]. 템플릿보다 큰 얼굴을 검출하기 위해서 영상을 축소한 후, 반복적으로 두 개의 템플릿 매칭과 융합을 적용하여 얼굴을 검출한다.
- 모든누산기가 각각의 최고점을 갖지만, 값의 크기는 누산기마다 다르다. 본 논문은 다양한 크기의 얼굴 템플릿 중에서 최적의 크기와의 매칭만을 찾는 것이 목적이므로, 모든 크기에 대한 융합 결과를 저장하는 대신에, 전역 공간을 두어 최고의 융합 결과만을 저장하면 많은 저장공간의 요구를 피할 수 있다[7].
- 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 이질적 템플릿을 이용한 매칭을 융합하는 방법으로 상호 보완될 수 있는 방법을 제안한다. 주어진 영상에 대해서, 식 (2)와 (3)인 피부색 템플릿 매칭( TM1)과 에지 템플릿 매칭( TM2)을 각각 실행한 뒤, 융합할 수 있다.
- 따라서 본 논문에서는 얼굴의 후보 위치를 포함하는 피부색 정보와 얼굴의 구성요소 특징을 포함하는 에지정보를 이용한 이질적 템플릿 매칭을 융합하여 주어진 영상에서 빠르고 강건하게 얼굴을 검출하는 방법을 소개한다. 즉, 서로 다른 특징을 포함하는 이질적 템플릿의 융합을 통해 매칭 결과를 모두 만족하는 최적의 얼굴을 검출하는 것이다.
- 얼굴을 검출하는 상향식 방법이다. 특징 불변 알고리즘들은 자세, 관점, 조명이 다르더라도 불변하는 얼굴의 구조적 특징을 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 것을 목표로 한다. Leung et al.
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