일반기술

학습에 기반을 둔 적응형 실시간 얼굴검출방법

1. 기술의 개요본 기술은 정지 및 동영상에서 얼굴을 검출하고 표정을 인식하는 표정인식방법의 개발의 첫단계로 영상에서의 얼굴영역을 검출하는 방법에 관한 것으로서, 크기투영의 상호상관계수 값을 이용한 얼굴검출방법과 Viola와 Jones가 제안한 직사각형특징에 기반을 두는 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 얼굴검출방법을 이용한 학습에 기반을 둔 실시간 얼굴검출방법에 관한 것이다2. 기술의 특징본 기술은, 얼굴데이터베이스 상의 훈련영상들의 수평방향/수직방향 크기투영의 상호상관계수 값들의 특징을 BAYESIAN학습을 통해 학습하는 단계와, 훈련영상집합을 이용해 직사각형특징에 기반을 둔 약한 분류기들을 구성하고 최적의 강한 분류기를 얻기 위해 약한 분류기들을 학습하여 부스팅(BOOSTING)하는 단계를 구비하여 이루어지되, 영상이 입력되면, 얼굴검출을 위한 입력영상의 품질을 개선하고 조명효과를 최소화하기 위한 히스토그램 평활화하고(전처리 단계), BAYESIAN학습된 결과를 이용해 입력영상으로부터 얼굴후보를 검출하며(선검출 단계), 부스팅을 통해 얻어진 강한 분류기를 이용해 입력영상이 얼굴인지 아닌지를 검사하여 최적의 얼굴영역을 검출하고(주검출단계), 실시간 얼굴검출을 위하여 스캐닝 과정에서 동일한 얼굴에 대한 중복 검출을 막고 불필요한 검출 과정을 제거하는(단일 얼굴후보 선정단계) 것을 특징으로 한다.