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Viola & Jones 얼굴 검출 알고리즘의 성능 분석
Performance Analysis of Viola & Jones Face Detection Algorithm 원문보기

한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회, 2018 May 31, 2018년, pp.477 - 480  

오정수 (부경대학교) ,  허훈 (부경대학교)

초록
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Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘이다. 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 분류를 위해 약분류기들의 선형 조합인 강분류기들로 구성된 cascade-Adaboost 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 구현을 위해 몇 개의 변수 설정을 요구하고 설정된 값들이 알고리즘 성능에 영향을 준다. 본 논문은 알고리즘에 설정되는 변수에 따른 얼굴 검출 성능을 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Viola and Jones object detection algorithm is a representative face detection algorithm. The algorithm uses Haar-like features for face expression and uses a cascade-Adaboost algorithm consisting of strong classifiers, a linear combination of weak classifiers for classification. This algorithm requi...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 변수에 따른 V&J 객체 검출 알고리즘의 얼굴 검출 성능을 평가하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
FrontalFaceCART는 무엇인가? 본 논문의 V&J 객체 검출 알고리즘은 하르-유사 특징들을 이용한 얼굴 검출을 목적으로 하고 있으므로 분류 모델을 FrontalFaceCART로 설정하였다. 이 모델은 정면 얼굴 검출을 위한 분류와 회기 트리 분석(classification and regression tree analysis, CART)에 기반한 분류기이다. 얼굴 특징 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 학습영상은 정면 얼굴 영상으로 크기는 [20, 20]이다.
Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 어떤 특징을 사용하는가? Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘이다. 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 분류를 위해 약분류기들의 선형 조합인 강분류기들로 구성된 cascade-Adaboost 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 구현을 위해 몇 개의 변수 설정을 요구하고 설정된 값들이 알고리즘 성능에 영향을 준다.
V&J 객체 검출 알고리즘에서 특징 값은 무엇인가? V&J 객체 검출 알고리즘은 그림 1과 같은 4개의 하르-유사 특징 원형들만 사용하였으나 이후 다양한 하르-유사 특징 원형들이 추가된 알고리즘들이 발표되었다. V&J 객체 검출 알고리즘에서 특징 값은 하르-유사 특징을 구성하는 흰 영역과 검은 영역에 대응되는 얼굴 영역의 밝기 합의 차이다. 특징값을 위해 검색창 내의 특징들간, 화소 단위로 이동되는 검색창간에 중복된 영역의 밝기 합 계산이 반복되면서 방대한 계산량이 요구되고 계산량 감소를 위해 적분 영상이 사용된다.
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