Real-time Wavelet transform-based Face Detection and Tracking

웨이블릿 변환 기반의 실시간 얼굴 검출 및 추적 알고리즘

본 논문은 실시간 카메라 입력 환경에서의 새로운 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계 없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 세 종류의 웨이블릿 변환된 형판을 사용하고 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄이도록 하였다. 또한 세가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었으며, 효과적인 얼굴 추적 기법을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하여 그 지점에서의 탐색 영역에 형판 정합을 수행함으로써 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 실험을 위해 다양한 조명 조건에 따라 여섯 종류로 분류한 동영상 데이터에서 제안한 알고리즘은 약 96.8%의 뛰어난 얼굴 검출율을 보여 주었다.