Improvement of Face Components Detection using Neck Removal

목 부분의 제거를 통한 얼굴 검출 향상 기법

Many researchers have been studied texturing the 3D face model with front and side pictures of ordinary person. It is very important to exactly detect the psition of eyes, nose, mouth of a human from the side pictures. Previous results first found the position of eye, nose, or mouth and then extract the other face components using their positional correlation. The detection results greatly depend on the correct extraction of the neck from the images. Therefore, we present a new algorithm that remove the neck completely and thus improve the detection rates of face components. To do this, we will use the RGB values and its differences.

보통 사람의 정면과 측면 사진 등을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 텍스처를 입히는 많은 연구들이 수행되어 오고 있다. 많은 좋은 결과들이 나타나고 있다. 정면 사진이나, 측면 사진에서 사람의 눈, 코 입 등의 위치를 정확히 추출하는 일은 이 작업에서 가장 중요한 요소라 할 것이다. 기존의 연구들은 눈의 위치 혹은 입이나 코의 위치를 대충 찾은 다음에 그 상관관계에 따라 얼굴의 각 요소를 추출해 내는 방법을 많이 쓰고 있다. 이 때 가장 문제가 되는 부분이 목 부분이 제대로 인식되어 얼굴 부분에서만 얼굴 요소를 찾으면 정확한 결과를 보이는데, 목 과 턱선의 구분의 불명확으로 나타난 경우에는 잘못된 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체의 얼굴 영상에서 턱 아래 부분을 제거함으로써 얼굴 요소의 검출이 향상되도록 하는 알고리즘을 제시할 것이다. 턱 아래 부분의 완전한 제거를 위해 본 연구에서는 RGB값과 그 기울기를 이용하여 목 부분을 효율적으로 제거하는 방법을 제시할 것이다.