[논문]수행 시간과 정확도를 고려한 얼굴 영상의 눈 영역 추출

장창혁; 박안진; 정기철

문제 정의

본 논문에서는 지역적인 에지 기반의 추출 방법과 전역적인 위치 기반의 추출 방법을 결합하여 수행 시간과 정확도를 향상하는 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 수행 시간의 효율성을 위해 검출된 에지의 기울기 벡터 정보를 이용하여 대략적으로 눈 영역을 추출하며, 정확성 향상을 위해 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 공간 정보의 관계성을 이용하여 오 추출(false)된 영역과 추출되지 않은(miss) 영역을 해결한다.

제안 방법

The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개 ⑺의 영상에서 눈 영역 추출 실험을 하였으며, 은 기존 특징 점을 이용한 방법과 본 논문에서 제안한 에지 검출과 기울기 벡터를 이용한 방법의 정확성과 수행 시간을 비교 한다.
둘째, 위치 정보를 이용하여 눈 영역을 추출한다. 먼저 가로, 세로 비율을 이용해서 눈 영역을 추출하여 오 추출에 대한 문제점을 해결하고, 공간 정보의 관계성을 이용하여 대략적인 영역 추출 단계에서 추출되지 않은 눈 영역을 추출한다. (그림 2) 는 [5]의 실험에서 사용한 영상을 적용한 것으로 에지 검출에 의한 기울기 벡터 정보와 위치 정보를 통해 두 개의 눈 영역을 추출한 결과이다.
또한 에지 정보만을 이용한 영역 추출 방법은 얼굴의 방향 정보가 정면으로 있지 않은 이미지에서 조명에 의한 어두운 영역처리가 부족한 것이 사실이다. 본 논문에서는 수행 시간의 효율성을 위해 검출된 에지의 기울기 벡터 정보를 이용하여 대략적으로 눈 영역을 추출하며, 정확성 향상을 위해 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 공간 정보의 관계성을 이용하여 오 추출된 영역과 추출되지 않은 영역을 추출 한다. 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 추출함으로서 매우 빠른 수행 속도를 얻었으며, 영역의 크기 비율과 각 에지 영역의 공간 정보를 통해 에지 정보를 이용한 영역추출에서의 정확성 문제를 해결 하였다.
수행 시간의 효율성을 위해 검출된 에지의 기울기 벡터 정보를 이용하여 대략적으로 눈 영역을 추출하며, 정확성 향상을 위해 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 공간 정보의 관계성을 이용하여 오 추출(false)된 영역과 추출되지 않은(miss) 영역을 해결한다. 본 논문에서 제안한 방법은 평균 0.
크게 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫째, 에지 정보를 이용하여 대략적으로 특징 영역을 추출한다. 에지를 추출하기 위한 전처리 단계로서 입력 칼라영상을 그레이 영상으로 변환한 후 잡음 제거를 수행 하며, 에지 방향이 수직일 경우 눈 영역 추출에서 무의미한 데이터로 간주 하예5], 기울기가 -100 에서 -80, 80에서 100사이에서 에지를 추출한다.

성능/효과

이는 영상 데이터를 이용한 얼굴 영역 추출과정에서 실시간 수행에 지연이 발생 시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 눈 영역 추출 방법은 수행 시간과 정확성을 고려할 때 매우 효과적이라는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 이 방법을 이용하면, 실시간 영상 데이터에 대한 영역 검출 뿐 아니라 PDA나 모바일 기기 같은 간단한 디지털 기기에서도 실시간 영역 추출이 가능하다.
에지 정보를 이용하여 눈 영역을 추출함으로서 매우 빠른 수행 속도를 얻었으며, 영역의 크기 비율과 각 에지 영역의 공간 정보를 통해 에지 정보를 이용한 영역추출에서의 정확성 문제를 해결 하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 수행 속도와 정확도를 고려할 때 효과적인 결과를 얻을 수 있으며, 영상 이미지의 얼굴 영역에서 실시간으로 특정 영역 추출이 가능 하다. 그러나 아직 제안 된 방법에서의 문제점이 남아있다.
수행 시간의 효율성을 위해 검출된 에지의 기울기 벡터 정보를 이용하여 대략적으로 눈 영역을 추출하며, 정확성 향상을 위해 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 공간 정보의 관계성을 이용하여 오 추출(false)된 영역과 추출되지 않은(miss) 영역을 해결한다. 본 논문에서 제안한 방법은 평균 0.3초의 빠른 수행 시간과 평균 85%의 정확도를 보이며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행 시간을 동시에 향상시킨 결과를 보인다.
이 방법을 이용하면, 실시간 영상 데이터에 대한 영역 검출 뿐 아니라 PDA나 모바일 기기 같은 간단한 디지털 기기에서도 실시간 영역 추출이 가능하다. 수행 결과 평균 수행 시간 0.32(sec) 와 정확성 85%의 높은 신뢰도와 효과적인 속도를 보였다.
본 논문에서는 수행 시간의 효율성을 위해 검출된 에지의 기울기 벡터 정보를 이용하여 대략적으로 눈 영역을 추출하며, 정확성 향상을 위해 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 공간 정보의 관계성을 이용하여 오 추출된 영역과 추출되지 않은 영역을 추출 한다. 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 추출함으로서 매우 빠른 수행 속도를 얻었으며, 영역의 크기 비율과 각 에지 영역의 공간 정보를 통해 에지 정보를 이용한 영역추출에서의 정확성 문제를 해결 하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 수행 속도와 정확도를 고려할 때 효과적인 결과를 얻을 수 있으며, 영상 이미지의 얼굴 영역에서 실시간으로 특정 영역 추출이 가능 하다.
특징 점을 이용한 방법과 에지 검출을 이용한 방법의 정확성과 수행 시간을 분석해 본 결과, 특징 점을 이용한 인식 방법은 정확성이 높지만, 수행 시간이 오래 걸림을 알 수 있다. 에지에 위한 영역 추출 방법은 수행 속도 측면에서 특징 점을 이용한 방법보다 효과적이지만, 눈 영역에서 노이즈 포함 이미지에 대한 영역 추출의 정확도가 낮음을 알 수 있다. 또한 에지 정보만을 이용한 영역 추출 방법은 얼굴의 방향 정보가 정면으로 있지 않은 이미지에서 조명에 의한 어두운 영역처리가 부족한 것이 사실이다.
이용한 영역 추출 방법을 제안하였다. 이 방법은 가까운 에지 점을 연결하여 하나의 구성요소 (component)를 만들고, 각 구성요소의 기울기 벡터가 수평 방향에서 최대값일 때 눈, 코, 입 영역으로 추출되며, 에지의 기울기 정보만을 이용하기 때문에 가장 빠른 수행 시간을 보였다. 그러나 이 방법은 영상의 잡음 또는 조명의 차이로 노이즈 정보가 포함될 경우 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
이 같은 과정은 다음과 같은 두 가지의 사실에 바탕을 둔다. 첫째, 정형화된 얼굴 영상에서의 눈 영역은 동일 선상에 존재 하며, 노이즈가 포함된 에지 영역이라도 검출된 눈 영역 주위에 에지 정보가 존재 한다. 둘째, 검출된 눈 영역의 크기 정보를 통해 검출 되지 않은 에지 영역의 크기 정보를 이용 할 수 있다.
많은 연구들이 있다. 특징 점을 이용한 방법과 에지 검출을 이용한 방법의 정확성과 수행 시간을 분석해 본 결과, 특징 점을 이용한 인식 방법은 정확성이 높지만, 수행 시간이 오래 걸림을 알 수 있다. 에지에 위한 영역 추출 방법은 수행 속도 측면에서 특징 점을 이용한 방법보다 효과적이지만, 눈 영역에서 노이즈 포함 이미지에 대한 영역 추출의 정확도가 낮음을 알 수 있다.
Son과 Mita⑹ 는 민-필드 방법(mean-field method)을 이용한 영역추출 방법을 제안 하였다. 하지만 영상에서 에지 정보를 통해 영역을 추출할 때 눈 주변에 약간의 노이즈가 포함될 경우와 빛에 의해 에지가 검출 되지 않을 경우 눈 영역 추출에 대해 낮은 정확도를 보였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 Song 등[1]은 웨이블릿 변환(wavelet transformX 이용하여 보다 정확한 영역 추출 방법을 제안하였지만 수행 시간이 오래 걸리는 문제가 있다.

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