DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Eye-line Detection from Facial Image taken by Smart Phone

스마트 폰에서 취득한 얼굴영상에서 아이라인 검출에 관한 연구

  • 구하성 (한서대학교 컴퓨터정보공학과) ;
  • 송호근 (한서대학교 컴퓨터정보공학과)
  • Received : 2011.08.11
  • Accepted : 2011.09.03
  • Published : 2011.10.31

Abstract

In this paper, the extract method of eye and eye-line from picture of a person is proposed. Most of existing papers are to extract the position of eyeball but in this paper, by extracting not only the position of eyeball but also eye-line, it can be applied to the face application program variously. The experimental data of the input picture is a full face photograph taken by smart phone, basically the picture is limited to the face of one person and back ground can be taken from every where and no restriction of race. The proposed method is to extract face candidated area by using Harr Classifier and set up the candidate area of eye position from face candidate area. To extract high value from eye candidate area using dilate operation, and proposed the method to classify eye and eyelash by local thresholding of the picture. After that, using thresholding image from eyemapC that Hsu's suggested, and separated the area with eye and without eye. Finally extract the contour of eye and detect eye-line using optimum ellipse estimation.

본 논문에서는 얼굴영상에서 눈과 아이라인을 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 논문은 눈동자의 위치를 추출하는 것이 대부분이나, 본 논문에서는 눈의 위치뿐만 아니라 아이라인까지 추출함으로써 얼굴 응용분야에 다양하게 적용될 수 있다. 입력영상은 스마트폰 카메라로 정면을 찍은 얼굴 사진을 실험 자료로 하였으며, 기본적으로 영상은 1명의 얼굴로 제한하며, 배경은 어느 곳에서나 찍을 수 있고, 조명의 상태는 일정하지 않으며, 인종에 관한 제약은 없다. 제안하는 방법은 입력영상에서 Harr 분류기를 이용하여 얼굴후보영역 추출하고 얼굴 후보영역에서 눈의 위치 후보영역을 설정하였다. 눈의 후보영역에서 팽창연산을 이용하여 값이 큰 부분을 추출하고, 이 영상을 지역적인 이진화를 하여 눈과 눈썹을 분리하는 방법을 제안하였다. 그 후 Hsu가 제안한 EyemapC를 이용한 영상을 이진화하여 눈이 있는 부분과 눈이 없는 부분을 분리한 후, 그 눈의 윤곽선을 추출하고 최적타원 추정을 이용하여 아이라인을 검출하였다.

Keywords

References

  1. 이상섭, 이수영, 이중규 "조명 환경에 강인한 얼굴인식 성능향상을 위한 Bilateral 필터 기반 조명 정규화 방법에 관한 연구." 전자공학회, 제47권, sp편, 제4호, pp.420-426, 2010.
  2. Young Kyung Park, Seok Lai Park, Joong Kyu Kim, "Retinex method based on adaptive smoothing for illumination invariant face recognition." Signal Processing, Vol.88, Issue. 8, pp.1929-1945, Aug 2008. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2008.01.028
  3. 황대동, 박영재, 김계영, "적응적 피부영역 검출을 이용한 얼굴탐지", 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제, 제 16권 제 1호 ,pp35-44,2010
  4. 박영재, 장석우, 김계영, "눈 주위의 피부색을 이용한 피부영역검출과 입술검출에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회 , 제14권, 제4호, pp.19-30, 2009.
  5. 조현종, 강민구, 문승빈, "조명 변화 환경에서 PCA 기반 얼굴인식 알고리즘의 신뢰도에 대한 연구," 전자공학회 논문지-CI, pp.19-26, 2009.
  6. P. Viola, M. Jones. "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. " Proceedings of IEEE Conference on Automatic Face Gesture Recognition. pp. 91-96. May 2004.
  7. R.L Hsu. M. Abdel Mottaleb, "Face Detection in Color Images," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.24, No.5, pp.696-706, 2002. https://doi.org/10.1109/34.1000242
  8. J. Shih, C. Lee, and C. Yang. "An Adult Image Identification System Employing Image Reterieval Technique." Pattern Recognition Letters, vol.28, pp.2367-2374, 2007. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2007.08.002
  9. K. M. Lee "Component based detection and verification, "Patten Recognition Letter, Vol.29, pp.200-214. 2008. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2007.09.013