Face has the variety of information such as emotion, identification, intention, health condition. Therefore a face is an important basis for HCI applications. Face tracking system is used for machine interface. Various types of information can be used for face tracking such as skin color, head motion, body and head shape, facial features etc. So it is needed to select appropriate type of information for specific environment. In this paper, we consider the face tracking system working at indoor environment.
Many face tracking systems use color information for fast detection of face region, but the color at indoor environment is similar to the skin color. For example, the color of furniture, wallpaper can be similar to skin color. In distinguishing face region from background, another type of information can be a great help. We use in this paper motion information in addition to color information. Using motion information, we extract head boundary and then use ellipse fitting algorithm to find face. This method can be powerful even if the background color is the same as face color, because it can distinguish face from background using motion information.
Moreover we consider the illumination change during the face tracking. So we adjust the skin color model using CONDENSATION algorithm. The CONDENSATION algorithm is also used to track the face in image space.
얼굴은 사람의 감정, 신원, 의도, 건강상태 등과 같은 많은 정보들을 표현하게 된다. 따라서 HCI분야에서 얼굴은 중요한 기반요소로써 사용되고 있다. 얼굴 추적 시스템은 기계와의 인터페이스를 위해서 사용되며, 얼굴 색상, 머리 움직임, 머리와 몸의 형태 그리고 얼굴 특징점들과 같은 다양한 정보를 이용한다. 이러한 정보들 중에서, 주어진 환경에서 얼굴 추적기가 좋은 성능으로 작동하기 위해서는 적절한 형태의 정보를 이용할 필요가 있다. 본 논문에서는 실내환경을 고려한 얼굴 추적기를 다룬다.
많은 얼굴 추적 시스템들은 얼굴영역의 빠른 검출을 위해 색상 정보를 이용한다. 그러나 실내환경에서 색상은 피부색과 유사한 경우가 발생하게 된다. 예를 들면, 가구나 벽지 등의 색상은 피부색과 유사할 수 있다. 피부영역을 배경으로부터 구분하기 위해서, 색상이외의 다른 형태의 정보는 아주 유용할 수 있다. 본 논문연구에서는 색상 정보이외에 움직임 정보를 이용하였다. 움직임 정보를 이용하면 머리의 외곽선을 추출해 낼 수 있다. 그 다음 과정으로 타원 근사를 통하여 얼굴영역을 찾아낸다. 이 방법은 움직임 정보를 이용함으로써 배경과 얼굴을 분리해 냄으로써, 배경의 색상이 얼굴색상과 유사하거나 심지어 동일하더라도 얼굴영역을 찾아내는데 아주 좋은 결과를 보여준다.
또한 본 논문에서는 얼굴 추적 도중의 조명변화를 고려하였다. 추적에 강인하다고 알려진 컨덴세이션 알고리즘을 사용하여 피부색 모델을 조정하였다. 또한 컨덴세이션 알고리즘을 영상 공간에서도 얼굴추적에 사용함으로써 얼굴의 강인한 추적 성능을 보였다.
