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방향 회전에 불변한 얼굴 영역 분할과 LBP를 이용한 얼굴 검출
Face Detection using Orientation(In-Plane Rotation) Invariant Facial Region Segmentation and Local Binary Patterns(LBP)

정보과학회논문지 = Journal of KIISE, v.44 no.7, 2017년, pp.692 - 702  

이희재 (가톨릭대학교 디지털미디어학과) ,  김하영 (가톨릭대학교 디지털문화학부) ,  이다빛 (가톨릭대학교 디지털미디어학과) ,  이상국 (가톨릭대학교 미디어기술콘텐츠학과)

초록
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LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Face detection using the LBP based feature descriptor has issues in that it can not represent spatial information between facial shape and facial components such as eyes, nose and mouth. To address these issues, in previous research, a facial image was divided into a number of square sub-regions. Ho...

주제어

#얼굴검출   #얼굴 영역 분할   #회전 불변  

참고문헌 (15)

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  2. T. Ahonen, A. Hadid and M. Pietika,inen, "Face Recognition with Local Binary Patterns," Proc. Eighth European Conf. Computer Vision, pp. 469-481, 2004. 

  3. A. Hadid, M. Pietika,inen and T. Ahonen, "A Discriminative Feature Space for Detecting and Recognizing Faces," Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. 797-804, 2004. 

  4. C. Shan, S. Gong, P.W. McOwan, "Robust Facial Expression Recognition Using Local Binary Patterns," Proc. IEEE Int'l Conf. Image Processing, pp. 914-917, 2005. 

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  14. LIBSVM [Online]. Available: https://www.csie.ntu.edu.tw/-cjlin/libsvm/ (downloaded 2017, Jan. 10) 

  15. H. A. Rowley, S. Baluja, and T. Kanade, "Neural network-based face detection," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 23-38, 1998. 

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