Face Detection using Orientation(In-Plane Rotation) Invariant Facial Region Segmentation and Local Binary Patterns(LBP)

이희재; 김하영; 이다빛; 이상국

doi:10.5626/JOK.2017.44.7.692

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이희재 (가톨릭대학교) 김하영 (가톨릭대학교) 이다빛 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.7

발행연도: 2017.7

수록면: 692 - 702 (11page)

DOI: 10.5626/JOK.2017.44.7.692

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LBP기반 특징점 기술자를 이용한 얼굴검출은 얼굴의 형태정보 및 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소들 간 공간정보를 표현할 수 없는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선행 연구들은 얼굴 영상을 다수개의 사각형 부분영역들로 분할하였다. 하지만, 연구마다 서로 다른 개수와 크기로 부분 영역을 분할하였기 때문에 실험에 사용하는 데이터베이스에 적합한 부분 영역의 분할 기준이 모호하며, 부분 영역의 수에 비례하여 LBP 히스토그램 차원이 증가되고, 부분 영역의 개수가 증가함에 따라 얼굴의 방향 회전에 대한 민감도가 크게 증가한다. 본 논문은 LBP기반 특징점 기술자의 방향 회전 문제와 특징점 차원의 수 문제를 해결할 수 있는 새로운 부분 영역 분할 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 방향 회전된 단일 얼굴 영상에서 99.0278%의 검출 정확도를 보였다.

#얼굴검출 #얼굴 영역 분할 #회전 불변 #LBP #SSIM #face detection #facial region segmentation #orientation(in-plane rotation) invariant #local binary patterns #structural similarity index

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T. Ojala, M. Pietika,inen and D. Harwood, A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Feature Distributions, Pattern Recognition, Vol. 29, pp. 51-59, 1996. T. Ahonen, A. Hadid and M. Pietika,inen, Face Recognition with Local Binary Patterns, Proc. Eighth European Conf. Computer Vision, pp. 469- 481, 2004. A. Hadid, M. Pietika,inen and T. Ahonen, A Discriminative Feature Space for Detecting and Recognizing Faces, Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. 797-804, 2004. C. Shan, S. Gong, P.W. McOwan, Robust Facial Expression Recognition Using Local Binary Patterns, Proc. IEEE Int'l Conf. Image Processing, pp. 914-917, 2005. G. Zhao, M. Pietikinen, Dynamic texture recognition using local binary patterns with an application to facial expressions, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., Vol. 27, No. 6, pp. 915-928, Jun. 2007.

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