Face detector locates all the faces in a given image. A size varying window scans the given input image and passes them to face detector, which classifies them info face or non-face. Instead of finding face, as a whole(holistic approach), smaller facial components could be detected and post-processed for determination of presence of face. Detected facial components such as eye, mouth and nose are used to construct a geometric graph which is matched with reference model. A detector gives location, size, type and confidence of its detection. In this thesis, confidence is used for false positive elimination. And it is also used while calculating the cost of matching with the reference model. A graph with lowest cost and below threshold is chosen as face. This component based method is more robust in varying illumination, pose and partial occlusion.
얼굴검출기는 주어진 이미지에 존재하는 모든 얼굴들의 위치를 찾는다. 다양한 사이즈의 윈도우로 주어진 입력이미지를 스캔해서 얼굴검출기로 보내고, 검출기는 그 이미지가 얼굴인지 아닌지를 식별한다. 얼굴 전체를 한번에 찾는 대신에, 얼굴의 작은 구성요소들을 찾고, 얼굴의 존재를 결정하기 위해 후처리한다. 눈과 입, 코 등의 검출된 얼굴 구성요소들로 기하학적인 그래프를 만들고, 이 그래프는 참조모델과 비교된다. 검출기는 검출결과의 위치와 크기, 타입, 그리고 신뢰도를 제공한다. 이 논문에서는 신뢰도가 긍정 오류를 제거하는데 쓰이고, 또한 참조모델과 비교하는 코스트를 계산하는데도 쓰인다. 한계값 이하에서 가장 낮은 코스트를 갖는 그래프가 얼굴로 선택된다. 구성요소 기반의 수법은 다양한 조명과 자세, 부분적 폐색에 강건하다.
