얼굴 검출

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얼굴 검출(face detection)은 컴퓨터 비전의 한 분야로 영상(Image)에서 얼굴이 존재하는 위치를 알려주는 기술이다. 얼굴 검출의 알고리즘적인 기본 구조는 Rowley, Baluja 그리고 Kanade의 논문 [1] 에 의해 정의되었다. 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위해 피라미드 영상을 생성한 후, 한 픽셀씩 이동하며 특정 크기(예, 20x20 픽셀)의 해당 영역이 얼굴인지 아닌지를 분류기(신경망(Neural Network), 아다부스트(Adaboost), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 등)로 얼굴인지 아닌지를 결정한다. 이 논문은 신경망을 사용하여 얼굴을 분류하였다.

Viola와 Jones는 얼굴 검출과 관련된 논문을 2004년 작성하였다.[2] 이 논문은 Adaboost 분류기를 사용하였고, Neural Network보다 좋은 성능을 보였고, 현재 사용되는 대부분의 얼굴 검출 기술의 기본이 되었다. 대표적인 open source인 OpenCV에서 사용하는 얼굴 검출 알고리즘 또한 위의 논문을 바탕으로 개발되었다.[3]

구조[편집]

특징[편집]

초기 얼굴 검출에 사용된 특징(feature)은 영상에서 얼굴의 강도(intensity)였다. 하지만 인종, 조명 등에 따라 성능이 좌우됨에 따라 이에 무관한 특징이 필요하게 되었다. [2]는 하르 유사 특징(Haar-like feature)을 사용하였다. 이후 국부 이진 패턴(Local Binary Pattern, LBP), Modified Census Transform(한글로 번역하기 힘듦) 등의 특징이 제안되었다.

분류기[편집]

입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 이용하여 얼굴 여부를 판단한다. [1]는 신경망을 이용하여 분류하였고, [2]아다부스트를 이용하여 분류하였다.

응용[편집]

같이 보기[편집]

참조[편집]

  1. Rowley, H. A.; Baluja, S.; Kanade, T. (1996). 〈Neural network-based face detection〉. 《Proceedings CVPR IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》. 203쪽. ISBN 0-8186-7258-7. doi:10.1109/CVPR.1996.517075. 
  2. Jun, B.; Kim, D. (2007). 〈Robust Real-Time Face Detection Using Face Certainty Map〉. 《Advances in Biometrics》. Lecture Notes in Computer Science 4642. 29쪽. ISBN 978-3-540-74548-8. doi:10.1007/978-3-540-74549-5_4. 
  3. http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html