관심영역 추출을 이용한 원거리 환경에서 얼굴 검출 (Long Distance Face Detection with Region of Interest Extraction)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 28권 / 3호 / 281 ~ 286페이지
· 저자명 : 조인준, 염석원

초록

원거리에서의 얼굴영역의 검출은 지능형 감시에서 중요하다. 그러나 원거리 영상은 저해상도, 번짐과 잡음에 의한 영상의열화로 분석이 어렵고 복잡한 배경 영역에서 오경보가 검출될 수 있다. 본 논문에서는 CCTV와 스마트폰에서 획득한 원거리동영상으로부터 이동 표적의 얼굴 영역을 검출한다. 효과적인 얼굴검출을 위하여 먼저 관심영역(ROI: Region of Interest)을추출한다. 관심영역 추출은 배경 영상과의 감산과 임계치 적용에 의한 이진화, 형태학적(Morphological) 필터링, 영역 크기제한으로 수행된다. 두 번째 단계에서 AdaBoost 필터링을 추출된 관심영역에 적용한 후 마지막 단계에서 피부색 테스트를이용하여 오경보를 제거한다. 피부색 테스트는 얼굴 후보영역에서 추출된 적색과 녹색성분의 평균과 표준편차를 비교하여수행된다. 실험에서 제안된 방법으로 원거리에서 이동하는 사람의 얼굴 영역을 보다 높은 정확도(Precision과 Recall)와 적은수행시간으로 검출 할 수 있음을 보인다.

영어초록

Long distance face detection is important for intelligent security and surveillance. However, the image quality captured at a long distance is often degraded by low resolution, blurring and noise. Indeed, complex background area can generate more false alarms.
In this paper, we detect faces of moving humans captured by CCTV or a smart phone. First, region of interest (ROI) is extracted.
The ROI windows are extracted by background subtraction, thresholding, morphological filtering, and ROI size limitation. Second, AdaBoost filtering is performed on the ROI window area. Finally, skin-color testing removes falsely detected face areas. The means and standard deviations of red and green components are compared for the skin-color testing. In the experiment, we show that faces are detected at a long distance with higher accuracy (pcreision and recall) and less computational time.

참고자료

· 없음