다양한 조명 환경에서의 실시간 사용자 검출을 위한 압축 영역에서의 색상 조절을 사용한 얼굴 검출 방법

Face detection in compressed domain using color balancing for various illumination conditions

본 논문에서는 압축 영역에서 동작하는 조명 환경 변화에 강인한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 이미지 처리를 이용한 얼굴 검출 방법들은 주로 픽셀 기반 영역에서 이루어져 왔다. 그러나 컴퓨팅 파워와 저장 공간이 제한적인 로봇 환경에는 픽셀 기반 처리가 적합하지 않다. 또한 조명 환경의 변화는 안정된 얼굴 검출을 위해 해결되어야 하는 문제로 인식되어 왔다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 압축 영역에서의 조명 효과 보상과 색 온도 변환을 이용한 색상 정보 조절 과정을 사용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색상 정보 조절을 통하여 다양한 조명 환경에서 기존 방법에 비해 강인한 얼굴 검출을 보여준다.

Significant attention has recently been drawn to human robot interaction system that uses face detection technology. The most conventional face detection methods have applied under pixel domain. These pixel based face detection methods require high computational power. Hence, the conventional methods do not satisfy the robot environment that requires robot to operate in a limited computing process and saving space. Also, compensating the variation of illumination is important and necessary for reliable face detection. In this paper, we propose the illumination invariant face detection that is performed under the compressed domain. The proposed method uses color balancing module to compensate illumination variation. Experiments show that the proposed face detection method can effectively increase the face detection rate under existing illumination.