The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Detection Method of Human Face, Facial Components and Rotation Angle Using Color Value and Partial Template

컬러정보와 부분 템플릿을 이용한 얼굴영역, 요소 및 회전각 검출

  • 이미애 (한밭대학교 BK21 사업단) ;
  • 박기수 (고신대학교 컴퓨터과학부)
  • Published : 2003.08.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

For an effective pre-treatment process of a face input image, it is necessary to detect each of face components, calculate the face area, and estimate the rotary angle of the face. A proposed method of this study can estimate an robust result under such renditions as some different levels of illumination, variable fate sizes, fate rotation angels, and background color similar to skin color of the face. The first step of the proposed method detects the estimated face area that can be calculated by both adapted skin color Information of the band-wide HSV color coordinate converted from RGB coordinate, and skin color Information using histogram. Using the results of the former processes, we can detect a lip area within an estimated face area. After estimating a rotary angle slope of the lip area along the X axis, the method determines the face shape based on face information. After detecting eyes in face area by matching a partial template which is made with both eyes, we can estimate Y axis rotary angle by calculating the eye´s locations in three dimensional space in the reference of the face area. As a result of the experiment on various face images, the effectuality of proposed algorithm was verified.

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

Keywords

References

  1. H. Ohta, H. Saji and H. Nakatani, 'Recognition of Facial Expressions using Muscle-Based Feature Models,' IEICE. Vol.J82-D-II, No.7, pp.1129-1139, 1993
  2. O. Hasegawa, K. Sakaue and S. Hayamizu, 'A Human-Like Software Robot Which Interactively Learns and Manages Visul Information in Real World,' IEICE. Vol.J82-D-II, No.10, pp.1666-1674, 1999
  3. R. Brunelli and T. Poggio, 'Face Recognition : Feature versus Templates,' IEEE Tran. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.15, No.10, pp.1042-1052, 1993 https://doi.org/10.1109/34.254061
  4. 황 훈, 최철, 최형관, 조성민, 박장춘, '히스토그램과 영역분할기법을 이용한 얼굴추출에 관한 연구,' 정보처리학회, 제18회 추계학술대회, 제9권 제2호, pp.633-636, 2002
  5. 권혁봉, 장언동, 윤태승, 안재형, '입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자 클로즈업 시스템 구현', 멀티미디어학회논문지, 제4권 제6호, pp.510-517, 2001
  6. H. Wu, Q. Chen and M. Yachida, 'Face Detection from Color Images Using a Fuzy Pattern Matching Method,' IEEE Tran. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.21, No.6, pp.557-563, 1999 https://doi.org/10.1109/34.771326
  7. 장선아, 유지상, '색상 정보를 이용한 얼굴 영역 추출', 한국통신학회논문지, Vol.25, No.6B, pp.1012-1020, 2000
  8. D. Chai and K.N.Ngan, 'Face Segmentation Using Skin-Color map in Videophone Application,' IEEE. Trans. Circuits and Systems for Video Tech., pp.551-564, June, 1999 https://doi.org/10.1109/76.767122
  9. Y. Dai and Y. Nakano, 'Face-Texture Model Based on SGLD and its Application in Face Detection a Color Scence,' Pattern Recognition, Vol.29, No.6, pp.1007-1017 https://doi.org/10.1016/0031-3203(95)00139-5
  10. K. Sobottka and I. Pitas, 'Looking for Faces and Facial Features in Color Images,' Pattern Recognition and Image Analysis : Advances in Mathematical Theroy and Applications, Russian Academy of Sciences, Vol.7, No.1, 1997
  11. 유태웅, 오일석, '색채 분포 정보에 기반한 얼굴 영역 추출', 정보과학회논문지(B), 제24권 제2호, pp.180-192, 1997
  12. 문대성, 한영미, 김민환, '피부색 범위의 점진적 확장에 의한 얼굴 검출 방법', 멀티미디어학회논문지, 제4권 제5호, pp.396-405, 2001
  13. Q. B. Sun, W. M. Huang and J. K.Wuosm, 'Face Detection Based on Color and Local Symmetry Information,' International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp.130-135, 1998 https://doi.org/10.1109/AFGR.1998.670937
  14. 김남호, 김형곤, 고성제, '색상 움직임을 이용한 얼굴 특징점 자동 추출', 전자공학회논문지, 제35권 S편 제8호, pp.55-67, 1998
  15. 김영일, 이응주, '얼굴피부색, 얼굴특징벡터 및 안면각 정보를 이용한 실시간 자동얼굴 검출 및 인식 시스템', 정보처리학회논문지B, 제9- B권 제4호, pp.491-500, 2002 https://doi.org/10.3745/KIPSTB.2002.9B.4.491
  16. 김영일, 이응주, '얼굴피부색, 얼굴특징벡터 및 안면각 정보를 이용한 실시간 자동얼굴 검출 및 인식 시스템', 정보처리학회논문지B 제9-B권 제4호, pp.491-500, 2002