뇌신경정보학 중간발표

2002

근거리에서의 얼굴인식 시스템 연구 중간 발표 연세대학교 컴퓨터과학과 변 혜 란

당해 연구목표 및 중간 성과

당해 년도 목표 • 얼굴영상 특징 분석 • 얼굴영역 검출 및 실시간 추적 • 인식성능 향상을 위한

SVM

연구 중간 성과 • 피부색 특징 분석 • 색온도

,

밝기에 강인한 얼굴 검출 구현 • 인식 성능 향상을 위한

SVM

기초 연구

YONSEI UINV.

FACE DETECTION USING COLOR

• Color based Object Recognition - scale, translation, rotation invariant  fast algorithm  real time application • Face Detection based on Skin-Color - 피부색은 다른 물체의 색과 비교적 잘 구분됨  컬러 모델링을 통한 물체검출에 적합 • Problem in Color based Object Detection - 컬러는 빛의 세기와 컬러 조명(색온도)에 민감  Color constant problem

YONSEI UINV.

PREVIOUS APROACH

• Remove Only Intensity Information • Take One Chromatic channel - YIQ  I - YCbCr  Cr - normalized RGB … • Combined with Other Information - shape from intensity : segmentation - time information : frame difference, optical flow - adoptive color model

YONSEI UINV.

MULTI-CHANNEL APPROACH *

• Remove Intensity Information and Take Multi-Chromatic channels 얼굴 피부색은 적색 성분이 넓게 분포 청색

.

녹색 성분이 좁은 지역에 밀집

Red Channel Blue Channel

각 채널의 역할

Hue

를 통한 대략적인 적색 영역 선택

(0

°

~ 120

°

) Cb

모델링

(

피부색에 대해 좁은 범위로 표현

) Green Channel Cg

모델링

(

피부색과 비슷한 황색 계열색 구분

) YONSEI UINV.

EXAMPLE IMAGES ON CHROMATIC CHANNELS H Cb Cg

YONSEI UINV.

PROCESSING FLOW

Face Detect 2D Gaussian Distribution Eye Detect YONSEI UINV.

COLOR CONSTANCE PROBLEM

• Color is also dependant on color temperature -Exam) white becomes red under red illuminant

YONSEI UINV.

Four Different Illuminants and A.W. in camera Horizon (denoted as h) Incandescent (CIE Illuminant A) (a) TL84 Fluorescent (t) Daylight (CIE D65) (d) Source : The University of Oulu Physics-Based Face Database

Auto White Balancing with Gray-World Assumption

YONSEI UINV.

FACE DETECTION USING SKIN-COLOR MODEL Test on the USB PC Camera

Y Cb Cg

Cb and Cg are robust to illumination intensity

YONSEI UINV.

DIRECTIONAL ILLUMINANATION PROBLEM*

• 조명 방향이 바뀜에 따라 그림자 효과 생김  MATCHING 을 어렵게 함 (a) The Yale database (b) The PF01 database • 선형모델에 기반 한 그림 자 효과 제거 알고리즘 (ICR)*

YONSEI UINV.

FACE DETECTION USING INTENSITY

• Color based Object Recognition 대체로 Intensity 정보 사용하지 않음  얼굴 패턴 정보 손실  피부색 영역 모두 검출 • Face Region Representation based on Intensity - PCA, LDA, WAVELET

YONSEI UINV.

PROCESSING FLOW 동영상 입력 연속된 프레임 전 처리에 의한 조명 보정 색상 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 표현변환 및 형판 정합 검출된 얼굴 영역 얼굴 검출 알고리즘

COLOR MODEL CONVERSION FACE TEMPLATE BASED ON PCA/LDA/WAVELET YONSEI UINV.

PCA/LDA BASED TEMPLATE

형판 생성      눈썹부터 입까지 전처리

40 x 40 : Histogram Equalization 4 x 4

모자익 영상 형판의

PCA

변환 형판의

PCA

변환 및

LDA

변환 학습 과정  영상의 밝기에 따라 고유 벡터의 개수를 다르게 적용 영상 밝기 성분의 평균값이 영상 밝기 성분의 평균값이

70

이하

70

이상  전체 고유벡터 개수의  전체 고유벡터 개수의

40% 30%

매칭 과정 

SCALE INVARIANT

하게 하기 위해 다

-

해상도 방법 적용

YONSEI UINV.

WAVELET BASED TEMPLATE

• 형판 정합을 이용한 얼굴 검출 : multi-scale templates based matching • WAVELET 얼굴형판 생성 • • • 연세대학교 컴퓨터과학과 세 가지의 크기 63 명 , 3 장씩 , 189 개의 얼굴 영상 : 40x40, 60x60, 80x80 세 종류의 주파수 영역 향 고주파 : 저주파 , 수평 방향 고주파 , 수직 방 (a) 얼굴 형판 생성에 사용한 얼굴 영역 (b) 얼굴 형판 생성에 사용한 얼굴 영상의 예 (c) 얼굴 영상들로 구한 평균 얼굴 (d) 저주파 영역 (e) 수평 방향 고주파 영역 (f) 수직 방향 고주파 영역 (g) 대각선 방향 고주파 영역

YONSEI UINV.

FACIAL FEATURE EXTRACTION

이진화를 통한 눈 후보 영역 검출 잡영 제거 Connected Component Labeling 눈 영역 검출 얼굴영역의 중심으로부터 위쪽으로 가 장 가까운 거리에 있는 두 컴포넌트 이진화를 통한 입 후보 영역 검출 잡영 제거 Connected Component Labeling 입 영역 검출 수평길이가 가장 긴 컴포넌트 • 코 영역 제거 : 얼굴영역의 중심으로부 터 아래쪽으로 가장 가까운 거리에 있는 컴포넌트 얼굴 요소 후보 검출을 위한 임계값 계산 얼굴 영역의 평균 밝기와 표준 편차를 이용한 적응적 임계값

YONSEI UINV.

FACIAL FEATURE EXTRACTION Based on Geometric Information 검출된 얼굴 영역과 요소 검출을 위한 후보 영역 눈 영역 검출 적응적 임계 값 이진화 및 요 소의 지형적 특성 적용

(CCL)

입 영역 검출

YONSEI UINV.