Face detection technology is an essential step of any face processing system such as facial recognition system, video surveillance, and human computer interaction (HCI). Detection performance and speed are important factors of face detection task which is used in the real time face processing system such as video surveillance. The region containing faces can be understood as a part of the image. People prefer to allocate concerned objects on the center of the image rather than the boundary when they take a picture. The tendency of people arranging concerned objects on the center of the scene aims to distinguish the object from other objects and to accentuate objects in an image. Hence, this paper proposes a face detection method using the spatial context information. Experiments were performed to verify the proposed method and experimental results showed that the proposed face detection method can efficiently reduce the false positive rate as well as the runtime of face detection.
얼굴 검출 기술은 무인 감시 시스템, 얼굴 인식 시스템을 위해 선행되어야 하는 기술로서, 그 동안 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 감시카메라와 같은 보안응용분야에서 실시간 얼굴 검출 기술의 중요성이 부각되면서 검출 성능과 더불어 검출 속도도 중요한 요소가 되었다. 그런데, 실제 영상 속에 얼굴이 존재하는 영역은 일부에 지나지 않는다. 그리고 사람들은 인물 사진 촬영 시에 주요 얼굴들을 영상의 가운데 위치시키려는 경향이 있다. 그렇기 때문에 얼굴은 영상 전체에 고루 분포하는 것이 아니라 특정 영역에 집중적으로 분포되는 공간적 정황 특성을 가진다. 이에 본 논문에서는 이러한 얼굴들이 위치하는 공간적 정황 정보를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하였다. 구체적으로 영상 촬영할 때, 인물을 영상 가운데 배치하려는 경향성을 확인하고 영상 내에 인물이 주로 배치되는 공간적 정황 정보를 추출하였다. 또한 이러한 공간적 정황 정보를 얼굴 검출에 적용하여 성능을 유지하면서 얼굴 검출 작업의 속도를 높이는 동시에 잘못된 검출 수를 줄이는 결과를 얻었다.
본 얼굴 검출 기술은 기존 색상 정보와 움직임 정보 같은 영상 내부의 정보가 아닌 사람들의 경향성 정보를 활용하여 얼굴 검출 성능을 효율적으로 향상시켰다. 본 연구를 통하여 영상 내부의 정보뿐 아니라 사용자의 공간적 정황 정보 및 선호도 또한 검출 성능에 향상에 기여할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
