신경망을 이용한 얼굴 영역 추출

초록

본 논문은 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬에서는 얼굴 패턴들을 학습할 수 있고 또한, 좌우로 기울어진 얼굴들을 찾을 수 있다. 본 논문에서 제안된 알고리듬은 얼굴 패턴을 학습라기 위해 신경망 중에서 2차원 물체 인식에 많이 사용되는 백프로파게이션 알고리듬을 도입하였다. 제안된 알고리듬은 3단계로 구성이 된다. 단계 1은 입력 영상에 대해 전처리 작업인 히스토그램 균일화 작업을 수행하여 이미지를 강화시킨다. 단계 2에서는 입력 영상에서 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 5*4개의 셀로 구성된 확장된 quartet윈도우를 씌운 후 실험을 통해 얻어진 규칙1을 적용하여 규칙을 만족하는 얼굴의 후보 영역들을 대략적으로 추출한다. 단계3은 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 8*8개의 셀로 구성된 octet를 만들고 octet 이미지를 정규화해서 신경망에 입력하여 후보 영역이 얼굴이 아닌지, 만약 얼굴 영역이라면 좌, 우로 기울어진 얼굴인지 아니면 기울어지지 않은 정면 얼굴인지에 대한 분류를 수행하거나 또는 얼굴 퍄턴을 학습한다.