This paper introduces an efficient segmentation method for face detection using 2D and 3D images. Face detection is an searching the location and size of human faces within an input image. Since the face detection technology has a lot of research among object detection, it is applied in various fields such as mobile camera, surveillance system and computer vision.
The conventional face detection method requires repetitive operations to define the size of face. However, only a part of input image actually contains the face. Therefore, it consumes a number of memory resource and excessive computational time to extract feature and classify from the whole input image.
This paper proposes 2-stage Region Of Interest segmentation method using 2D color image and 3D depth image.
Firstly, face-like objects are identified from 3D depth image. After that, the skin color segmentation is conducted utilizing 3D depth image and 2D color image. Feature is extracted from the resultant candidates of 2-stage segmentation method. Finally, An classifying operation determines the extracted feature is face or not.
Experimental results showed that the proposed method can efficiently segment the region containing the face and reduce the execution time and memory consumption. Also, precision of face detection using proposed method is improved. This remarkable result will expand the fields of face detection more.
얼굴 검출 기술은 무인 감시 시스템, 얼굴 인식 시스템을 위해 선행되어야 하는 기술로서, 그 동안 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 감시카메라와 같은 응용분야에서 실시간 얼굴 검출 기술의 중요성이 부각되면서 검출 성능과 더불어 검출 속도도 중요한 요소가 되었다. 그런데, 실제 영상 속에 얼굴이 존재하는 영역은 일부에 지나지 않는다. 이에 본 논문에서는 3차원 영상 정보를 이용하여 얼굴들이 위치할 것으로 예상되는 영역을 관심 영역으로 설정하는 방법을 제안하였다. 3차원 영상을 이용하면 카메라로부터 거리를 알 수 있고, 이를 통해 얼굴의 크기를 짐작할 수 있다. 인간의 얼굴은 대체적으로 타원의 모양이므로 3차원 영상을 이용해 유추한 얼굴 크기 정보를 이용하여 타원을 모델링하고 이를 이용하여 관심 영역을 설정한다. 이러한 관심 영역 설정 방법을 얼굴 분류 전 단계에 수행되며 기존의 얼굴 검출 방법에 적용할 수 있다. 검출 성능을 유지하면서 저장 공간 사용을 줄이고, 얼굴 검출 작업의 속도를 높이는 동시에 잘못된 검출 수를 줄이는 결과를 얻었다.
본 얼굴 검출 기술은 기존 색상 정보를 이용한 관심 영역 설정 방법과 같은 2차원 정보뿐만이 아니라 3차원 정보를 활용하여 얼굴 검출 성능을 효율적으로 향상시켰다. 본 연구를 통하여 2차원 정보뿐 아니라 3차원 정보를 이용하면 검출 성능에 향상에 기여할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 얼굴 검출의 응용 영역을 확대할 수 있으며, 특히 실시간 얼굴 검출 분야를 대상으로 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 그러나 검출 성능이 3차원 영상의 품질에 영향을 받으므로 이에 대한 후속 연구가 필요하다.
