초록

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본 논문에서는 복잡한 영상에서 얼굴 영역의 윤곽선을 검출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 이용하였다. 얼굴의 칼라 정보는 색채칼라 공간(chromatic color space)에서 2D-Gaussian모델로 나타내어지는 스킨 칼로 모델로 표현 되었다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 영상뿐 아니라 잡음이 많은 영상에서 하나 또는 여러 개의 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

본 논문에서는 복잡한 영상에서 얼굴 영역의 윤곽선을 검출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 이용하였다. 얼굴의 칼라 정보는 색채칼라 공간(chromatic color space)에서 2D-Gaussian모델로 나타내어지는 스킨 칼로 모델로 표현 되었다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 영상뿐 아니라 잡음이 많은 영상에서 하나 또는 여러 개의 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서눈 일정한 칼라 값의 분포를 가지는 얼굴영역과 복잡한 배경영역으로 구성된 영상에서 얼굴 영역을 찾는 방법을 제안하고 있다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 사용하였다.
• 본 논문에서는 액티브 컨투어 모델을 이용하여 복잡한 영상에서 하나 혹은 여러 개의 얼굴 영역의 윤곽선을 검출하는데 방법올 제안하였다.
• 본 논문에서는 일정한 칼라 값의 분포를 가지는 얼굴영역과 복잡한 배경영역으로 구성된 영상에서 얼굴 영역을 찾는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 사용하였다.
• 본 논문에서는 주어진 입력 이미지에서 얼굴 영역을 검출하기 위하여 다음과 같은 방법으로 알고리즘을 구현하였다.
• 본 눈문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 얼굴 영역을 찾기 위한 방법올 제안하고 있다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 사용하였다.

가설 설정

• 사용된 스킨 칼라 모델은 2D-Gaussian 모델 m = (r, g) 로 나타내어진다. 본 논문에서는 색채칼라 공간에서 스킨칼라의 평균값에서 임계값(0)보다 가까운 거리에 있는 칼라 값을 스킨 칼라라고 가정하였다.「과 g의 편차 증 큰 값의 3배 한 값즉 3xmax(%, bg) 을 임계값으로 사용하였다.
• Chan 에 의해서 제안되었다. 이 모델에서는 영상이 밝기 값의 분포가 확연히 구별되는 두 개의 영역으로 구성된다고 가정하고 있다[2]. 때문에 배경영역의 밝기 값이나 칼라 값의 분포가 일정하지 않은 실제 영상에서 찾고자 하는 물체의 윤곽선 찾기에는 적합하지 않다.

제안 방법

• 제안된 방법은 팬티엄 4 시스템에서 Visual C+ +6.0 으로 구현되었고 얼굴 영역이 포함되어진 칼라 이미지에 대해서 실험하였다. 200개의 샘플 이미지로부터 스킨 칼라 모델의 파라미터들올 구하였다.

대상 데이터

• 0 으로 구현되었고 얼굴 영역이 포함되어진 칼라 이미지에 대해서 실험하였다. 200개의 샘플 이미지로부터 스킨 칼라 모델의 파라미터들올 구하였다. 표 1 은 스킨 칼라 모델의 파라미터를 보여준다.

이론/모형

• 본 논문에서는 얼굴영역의 칼라 정보를 표현하기 위해서[5]에서 제안된 스킨 칼라 모델올 사용하였다. 얼굴의 칼라 분포는 색채칼라 공간에서 좁은 영역에 밀집되어져 있고, 2D-Gaussian 분포로 근사화 될 수 있다.
• 얼굴의 칼라 분포는 색채칼라 공간에서 좁은 영역에 밀집되어져 있고, 2D-Gaussian 분포로 근사화 될 수 있다. 사용된 스킨 칼라 모델은 2D-Gaussian 모델 m = (r, g) 로 나타내어진다. 본 논문에서는 색채칼라 공간에서 스킨칼라의 평균값에서 임계값(0)보다 가까운 거리에 있는 칼라 값을 스킨 칼라라고 가정하였다.
• 본 논문에서눈 일정한 칼라 값의 분포를 가지는 얼굴영역과 복잡한 배경영역으로 구성된 영상에서 얼굴 영역을 찾는 방법을 제안하고 있다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 사용하였다.

성능/효과

• 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 사용하였다. 실험 결과 제안된 방법은 복잡한 영상뿐 아니라 잡음이 많은 영상에서 하나 또는 여러 개의 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

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