KR101875891B1 - 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상에서 얼굴을 검출하기 위한 얼굴 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 후 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출함으로써, 고속의 얼굴 검출이 가능한 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법에 관한 것으로서, 이를 위해, 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 검출 장치는 영상의 크기를 일정 비율로 축소하는 영상 전처리부, 상기 축소된 영상에서 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 추출하는 얼굴 후보 영역 검출부 및 상기 적어도 하나의 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 추출한 후, 상기 얼굴 특징 정보를 기초로 최종 얼굴 영역을 판별하는 얼굴 판별부를 포함하여 구성될 수 있다.

Description

다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법{apparatus and method for face detection using multi detection}
본 발명은 영상에 포함된 얼굴을 검출하기 위한 얼굴 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 후 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출함으로써, 고속의 얼굴 검출이 가능한 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 보안이나 사용자 인식 기술에 사용되는 얼굴 인식 기술은 크게 얼굴 검출, 특징 추출, 동일성 검증의 세 가지 단계로 이뤄지게 된다. 얼굴 인식 결과에 대한 성능을 높이기 위해서는 무엇보다 정확한 얼굴 검출이 선행되어야 하며, 이를 위해, 다양한 얼굴 검출 기술들이 개발되어 오고 있다.
얼굴 검출 방법 중 가장 널리 사용되는 방식이 얼굴의 질감 정보를 이용하는 것으로, 얼굴을 검출하고자 하는 영상을 얼굴이 검출될 수 있는 임의 크기의 사각형 영역 집합으로 분리하고, 각각의 영역에서 질감 정보를 추출한 후, 추출된 질감 정보를 사전에 학습된 얼굴 특징 모델과 비교함으로써, 얼굴 영역을 결정하게 된다.
그러나, 상술한 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴을 검출하는 방식의 경우, 얼굴 크기에 대한 어떠한 사전 정보도 주어지지 않은 상황에서 얼굴을 검출해야 하기 때문에, 알고리즘의 계산 복잡도가 커지고, 반복적 수행이 많아 얼굴을 검출하기 까지 소요되는 시간이 길어진다는 단점이 있다.
또한, 최근 영상 보안 시스템의 카메라가 디지털화되고 화질도 SD/HD급 이상의 크기로 고화질화되어 가고 있어, 이러한 고화질 영상, 또는 동영상에서의 얼굴 검출과 같이 실시간 처리에 적합하며 고속으로 얼굴 검출을 할 수 있는 얼굴 검출 기술의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 특히 얼굴 검출 시 입력된 영상 전체를 대상으로 얼굴 검출을 수행하지 않고 얼굴이 있을 수 있는 일부 영역을 먼저 검출한 다음, 해당 영역을 중심으로 얼굴 검출을 수행함으로써, 보다 신속하게 얼굴 검출이 가능하며, 알고리즘의 계산 복잡도를 감소시킬 수 있는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 고화질 영상 또는 동영상을 대상으로 고속으로 얼굴 검출이 가능한 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치는 영상의 크기를 일정 비율로 축소하는 영상 전처리부, 영상 전처리부를 통해 수신한 영상에서 피부색 픽셀을 추출한 후 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하고, 추출된 피부색 영역을 기초로 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 검출하는 얼굴 후보 영역 검출부 및 적어도 하나의 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별하는 얼굴 판별부를 포함하여 구성된다.
이때, 영상 전처리부는 영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하고, 분리된 색상 채널의 크기를 일정 비율로 축소하며, 얼굴 후보 영역 검출부는 축소된 색상 채널에서 피부색 픽셀을 추출한 후, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하게 된다.
여기서, 일정 비율은 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값의 역 값일 수 있으며, 최소 얼굴 크기는 영상을 촬영한 카메라와 피사체 간의 각도 또는 거리를 기초로 설정될 수 있다.
반면, 얼굴 후보 영역 검출부는 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하고, 피부색 영역의 위치 좌표를 원래의 영상 내의 해당 영역의 위치 좌표와 일치시킨 후 원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원하게 된다.
또한, 얼굴 후보 영역 검출부는 원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원된 피부색 영역을 영상의 밝기 채널과 마스킹하여 얼굴 후보 영역을 추출하게 된다.
또한, 얼굴 판별부는 추출된 얼굴 후보 영역에서 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한 뒤 사전에 학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종 얼굴 영역을 판별하게 된다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법은 영상의 크기를 일정 비율로 축소하는 단계, 축소된 영상에서, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계 및 적어도 하나의 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 이용하여, 최종 얼굴 영역을 판별하는 단계로 구성된다.
이때, 영상의 크기를 일정 비율로 축소하는 단계는 영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하는 단계 및 분리된 색상 채널의 크기를 일정 비율로 축소하는 단계를 포함하며, 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계는 축소된 색상 채널에서 피부색 픽셀을 추출하는 단계, 추출된 피부색 픽셀을 인접한 피부색 픽셀끼리 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하는 단계 및 적어도 하나의 피부색 영역에서 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하는 단계는 YCbCr, YUV, CIE LAB, CIE LUV, HSV 중 적어도 하나의 색 공간 변환 함수를 이용하여 밝기 채널 및 색상 채널로 분리할 수 있다.
이때, 일정 비율로 축소하는 단계는 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값의 역 값을 기초로 축소할 비율을 결정할 수 있다.
여기서, 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기는 영상을 촬영한 카메라와 피사체 간의 각도 또는 거리에 따라 결정될 수 있다.
또한, 피부색 픽셀을 추출하는 단계는 영상의 색상 채널 중에서 피부색 추출에 필요한 색상 채널을 선택하여 색상 채널 집합을 구성한 후, 색상 채널 집합에서 피부색 픽셀을 추출하게 된다.
또한, 피부색 픽셀을 추출하는 단계는 기설정된 임계값보다 크면 피부색 픽셀로 판단하게 된다.
또한, 피부색 영역을 추출하는 단계는 추출된 피부색 픽셀을 인접한 피부색 픽셀끼리 연결하여, 사각형 형태의 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하게 된다.
또한, 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계는 추출된 적어도 하나의 피부색 영역의 위치 좌표를 원래의 영상 내의 해당 영역의 위치 좌표와 일치시킨 후 원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원하는 단계, 복원된 피부색 영역에 일정 영역의 오차 범위를 고려하여 피부색 영역을 조정하는 단계 및 조정된 적어도 하나의 피부색 영역을 영상의 밝기 채널과 마스킹하여 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 최종 얼굴 영역을 판별하는 단계는 추출된 얼굴 후보 영역에서 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출하는 단계 및 기학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종 얼굴 영역을 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 얼굴 질감 정보는 얼굴 밝기 정보일 수 있다.
본 발명에 의하면, 얼굴 검출 시 입력된 영상 전체를 대상으로 검출을 수행하지 않고, 얼굴이 있을 수 있는 일부 영역을 먼저 추출한 후, 해당 영역을 중심으로 얼굴 검출을 수행함으로써 보다 신속하게 얼굴 검출이 가능하다는 장점이 있다.
본 발명에 의하면, 얼굴 검출 시 입력된 영상 전체를 대상으로 검출을 수행하지 않고 얼굴이 있을 수 있는 피부색 영역을 대상으로 검출을 수행함으로써, 계산의 복잡도가 크지 않고 검출 시의 오류를 방지할 수 있다는 장점이 있다.
본 발명에 의하면, 얼굴 검출 시 보다 신속하게 얼굴 검출이 가능하여 고화질 영상 또는 실시간 동영상에서의 얼굴 검출을 고속으로 처리할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치의 주요 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법에 대한 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법에 대한 상세 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 후보 영역을 추출하는 과정에 대한 상세 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상을 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기로 축소한 것을 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 피부색 픽셀, 피부색 영역, 얼굴 후보 영역을 예시한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 추출된 얼굴 후보 영상의 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 과정을 단계별로 나타낸 예시도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 핵심을 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치의 주요 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치(100)는 영상 전처리부(10), 얼굴 후보 영역 검출부(20) 및 얼굴 판별부(30)를 포함하여 구성된다.
영상 전처리부(10)는 영상이 입력되면, 입력된 영상에서 얼굴 후보 영역을 검출하기 위한 전처리 과정을 수행하는 것으로, 특히, 영상을 밝기 정보를 표현하는 밝기 채널 및 색상 정보를 표현하는 색상 채널로 분리하고, 분리된 상기 색상 채널의 크기를 일정 비율로 축소하게 된다.
여기서의 일정 비율은 입력된 영상에서 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값의 역 값으로 구해질 수 있으며, 또한 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기는 영상을 촬영한 카메라와 피사체 간의 각도 또는 거리를 기초로 설정될 수 있다
얼굴 후보 영역 검출부(20)는 영상 전처리부(10)를 통해 수신한 영상에서 피부색 픽셀을 추출한 후, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하고, 상기 추출된 피부색 영역을 기초로 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 검출하게 된다.
이때, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출한 뒤, 추출된 상기 피부색 영역의 위치 좌표를 원래의 영상 내의 해당 영역의 위치 좌표와 일치시킨 후 원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원하게 된다. 이후, 복원된 피부색 영역을 상술한 영상 전처리부(10)를 통해 분리된 밝기 채널과 마스킹(masking)한 후 얼굴 후보 영역을 추출하게 된다.
얼굴 판별부(30)는 얼굴 후보 영역 검출부(20)를 통해 추출된 적어도 하나의 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별하게 된다. 이때, 얼굴 판별부(30)는 얼굴 후보 영역에서 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한 뒤 사전에 학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여, 최종적으로 얼굴 영역을 판별하게 된다.
보다 구체적인 영상 전처리부(10), 얼굴 후보 영역 검출부(20) 및 얼굴 판별부(30)의 동작 과정에 대해서는 도 2 및 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.
이하, 얼굴 검출 장치(100)에서의 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법에 대한 개략적인 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 검출을 위해서는 영상 전처리부(10)로 먼저 검출 대상 영상이 입력되어야 한다(S101). 이때, 별도의 외부 카메라를 통해 촬영된 영상을 통신 인터페이스를 통해 얼굴 검출 장치(10)로 입력되거나, 또는 내장된 카메라로부터 영상을 수신하여 입력될 수도 있다.
이후, 영상 전처리부(10)로 영상이 입력되면, 영상의 크기를 일정 비율로 축소한 후(S103) 축소한 영상을 얼굴 후보 영역 검출부(20)로 전송하게 된다. 얼굴 후보 영역 검출부(20)는 영상 전처리부(10)로부터 수신한 영상에서 얼굴 후보 영역을 추출하고(S105), 얼굴 판별부(30)는 추출된 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하게 된다(S107).
이와 같이, 영상에서 얼굴 특징 정보를 이용하여 얼굴 검출 시 전체 영역을 대상으로 얼굴을 검출하는 것이 아니라, 축소된 영상을 기반으로 얼굴 영역이 존재할 것이라 판단되는 얼굴 후보 영역을 먼저 검출하고, 해당 후보 영역에서만 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종적인 얼굴 영역을 판단함으로써, 고속의 얼굴 검출이 가능하다는 장점이 있다.
이하, 보다 구체적인 얼굴 검출 방법에 대해 도3을 참조하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법에 대한 상세 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 영상이 입력되면(S201), 먼저 영상을 밝기 정보를 표현하는 밝기 채널 및 색상 정보를 표현하는 색상 채널로 분리한다(S203).
이때, 입력된 영상은 RGB 영상일 수 있으며, 입력된 영상을 하기의 수학식 1과 같이 색 공간 변환 함수(
Figure 112011097681917-pat00001
)를 이용하여 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하게 된다.
Figure 112011097681917-pat00002
여기서,
Figure 112011097681917-pat00003
는 밝기 채널을 의미하며,
Figure 112011097681917-pat00004
은
Figure 112011097681917-pat00005
개의 색상 채널 가운데 n번째 색상 채널을 의미한다.
이때, 색 공간 변환 함수(
Figure 112011097681917-pat00006
)는 YCbCr, YUV, CIE LAB, CIE LUV, HSV 중 적어도 하나의 색 공간 변환 함수를 이용할 수 있으며, 그 외 색 공간을 표현하는 그 어떤 함수도 적용 가능하다.
첨언하면, 여기서 YCbCr와 YUV는 빛의 밝기를 나타내는 휘도(luminance)정보와 색차 정보(Cb/Cr, U/V)로 구성되는 것으로, YCbCr은 디지털에서의 색 표현 방식이며, YUV는 아날로그에서의 색 표현 방식을 의미한다.
또한, CIE LAB, CIE LUV는 CIE XYZ 색 공간을 보완하기 위한 것으로, 여기서 CIE XYZ 색 공간은 단파장, 중파장, 장파장의 색을 사람이 어떻게 인지하는 지를 측정하여 형성된 색 공간으로, CIE XYZ 색 공간의 경우 두 색 사이의 색차를 계산할 때 정확도가 떨어진다는 단점이 있어, 이를 보완하기 위해 명도(luminosity) 정보인 L, 색도 정보인(A/B, U/V)를 포함한 것이 CIE LAB, CIE LUV 색 공간 변환 함수이다.
HSV는 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)의 값으로 표현된 색 공간 변환 함수이며, 그 외에도 YIQ, HLS, PAL 등의 다양한 색 공간 변환 함수가 적용될 수 있다.
S203 단계에서 영상이 밝기 채널과 색상 채널로 분리되면, 분리된 색상 채널(
Figure 112011097681917-pat00007
)은 하기의 수학식 2와 같이 영상 크기 조정 함수(
Figure 112011097681917-pat00008
)를 이용하여 일정 비율로 축소된 색상 채널(
Figure 112011097681917-pat00009
)로 조정된다(S205).
Figure 112011097681917-pat00010
여기서,
Figure 112011097681917-pat00011
는 영상 크기 조정 함수(
Figure 112011097681917-pat00012
)의 스케일 팩터(scale factor), 다시 말해, 색상 채널을 어떠한 비율에 따라 축소할 지를 나타내는 비율을 의미한다. 보다 구체적으로, S203 단계에서 분리된 색상 채널에서, 얼굴 검출의 속도를 보다 향상시키기 위해, 색상 채널의 크기를 조절하며, 이때, 색상 채널의 크기를 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값의 역 값을 기초로, 색상 채널의 크기를 축소할 수 있다.
보다 구체적으로, 입력된 영상으로부터 얼굴 영상이 포함된 적어도 하나 이상의 샘플 프레임을 추출한 후, 추출된 적어도 하나 이상의 샘플 프레임에서 얼굴 검출을 수행하고, 검출된 얼굴 크기를 기초로 샘플 프레임에서 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기를 결정하게 된다. 예컨대, 샘플 프레임에서 검출된 최소 얼굴 크기가 20x20 픽셀인 경우, 최소 얼굴 크기가 1x1이 될 수 있도록 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값의 역 값인
Figure 112011097681917-pat00013
가 스케일 팩터(
Figure 112011097681917-pat00014
)가 되며, 상술한 과정을 통해 도출된 스케일 팩터(
Figure 112011097681917-pat00015
)는 입력되는 영상의 크기를 조정하는 데 사용되게 된다.
스케일 팩터(
Figure 112011097681917-pat00016
)가 결정되면, 상술한 수학식 2에 따라 색상 채널의 크기를 축소하게 되며, 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이 70x70 크기의 영상을 3x3 크기의 영상으로 축소되게 된다.
여기서, 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기는 영상을 촬영하는 카메라와 피사체(사람) 간의 각도 및 거리에 따라 달라지게 된다. 보다 구체적으로, 카메라와 피사체(사람) 간의 촬영 각도 또는 줌인(zoom in)/줌아웃(zoom out)과 같은 카메라의 설정에 따라 카메라로부터 촬영되는 얼굴의 크기가 달라지게 된다. 또한 동일한 촬영 조건, 동일한 사양의 카메라이더라도 피사체(사람)와 카메라 사이의 거리에 따라 촬영되는 얼굴의 크기가 달라지게 되며, 촬영되는 얼굴의 크기가 다르므로, 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기가 달라지게 된다.
이후, 일정 비율로 축소된 색상 채널에서 피부색 픽셀을 추출하게 된다(S207).
보다 구체적으로 설명하면, S205 단계에서 축소된 색상 채널(
Figure 112011097681917-pat00017
)을 기초로 피부색 픽셀을 추출하게 되는 데, 이때, 피부색 픽셀 검출 속도를 향상시키기 위해, 모든 색상 채널을 대상으로 피부색 픽셀을 추출하는 것이 아니라, 피부색 추출에 필요한 색상 채널만을 추출하여 피부색 추출을 위한 색상 채널 집합을 구성한 후 추출할 수도 있다.
이후, 색상 채널 집합(
Figure 112011097681917-pat00018
)이 구성되면, 하기의 수학식 3과 같이 피부색 추출 함수(
Figure 112011097681917-pat00019
)을 이용하여 피부색 픽셀 여부를 판별한다.
Figure 112011097681917-pat00020
여기서,
Figure 112011097681917-pat00021
는 임의의 픽셀 세로 및 가로 위치의 좌표이며,
Figure 112011097681917-pat00022
는 피부색 픽셀을 나타낸다. 또한,
Figure 112011097681917-pat00023
과
Figure 112011097681917-pat00024
은 각각 축소된 영상의 세로와 가로 픽셀 위치의 집합이고,
Figure 112011097681917-pat00025
과
Figure 112011097681917-pat00026
은 각각 축소된 색상 채널의 높이와 넓이를 나타낸다.
Figure 112011097681917-pat00027
는 기설정된 임계값 정보로, 특정 위치의 픽셀이
Figure 112011097681917-pat00028
보다 크다면 해당 픽셀은 피부색 픽셀(
Figure 112011097681917-pat00029
)로 판단하게 된다.
S207 단계에서 피부색 픽셀이 추출되면, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 피부색 영역을 추출한다(S209). 이때, 피부색 영역을 추출하기 이전에, 검출 성능을 향상시키기 위해, 피부색 픽셀이 추출된 영상을 이진 영상으로 변환할 수도 있다.
이후, 하기의 수학식 4와 같이 피부색 영역을 추출하는 함수를 이용하여, 인접한 피부색 픽셀을 연결한 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하게 된다.
Figure 112011097681917-pat00030
여기서,
Figure 112011097681917-pat00031
는 추출된 피부색 영역이며,
Figure 112011097681917-pat00032
는 피부색 영역을 추출하는 함수이고,
Figure 112011097681917-pat00033
은 이진 처리된 피부색 픽셀의 집합을 의미한다.
이때, 인접한 피부색 픽셀을 연결한 피부색 영역은 사각형 형태로 구성되는 것이 바람직하나 이에 한정되는 것은 아니다. 사각형 형태로 구성되기 위해서는 각각의 피부색 영역마다 4개의 파라미터가 필요하게 되는데,
Figure 112011097681917-pat00034
의 값이 파라미터를 의미한다. 여기서
Figure 112011097681917-pat00035
는 임의의 사각형 피부색 영역의 왼쪽 상단 지점의 가로축 좌표이며,
Figure 112011097681917-pat00036
는 임의의 사각형 피부색 영역의 왼쪽 상단 지점의 세로축 좌표이고,
Figure 112011097681917-pat00037
는 임의의 사각형 피부색 영역의 넓이를 의미하며,
Figure 112011097681917-pat00038
는 임의의 사각형 피부색 영역의 높이를 의미한다.
이후, 추출된 적어도 하나의 피부색 영역을 기초로, 얼굴 후보 영역을 추출하고(S211), 얼굴 특징 정보인 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출하게 된다(S213).
이때, 추출된 얼굴 후보 영역에서 얼굴 질감 정보, 예컨대 얼굴 밝기 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한 뒤, 기학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하게 된다(S215).
본 발명의 실시예에서는 밝기 정보와 같은 얼굴 질감 정보를 이용하여, 얼굴 영역을 추출하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정되지 않으며, 윤곽선 검출 방식 등 얼굴 검출이 가능한 방식이라면 그 어떤 방식도 적용 가능하다.
보다 구체적인 얼굴 후보 영역을 추출하는 과정에 대해서는 도 4를 참조하여 설명하도록 한다.
이와 같이, 입력된 영상의 전체를 대상으로 얼굴 영역을 추출하는 것이 아니라, 피부색 영역으로 구분된 영역에서만 얼굴 검출을 수행함으로써, 불필요한 얼굴 검출 과정을 줄일 수 있으며, 이를 통해 고속으로 얼굴 검출이 가능하다는 장점이 있다.
또한, 피부색 영역만을 얼굴 후보 영역으로 포함하였기 때문에 얼굴 검출 시 발생되는 오류를 최소화할 수 있어, 얼굴 검출 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
이하, 얼굴 후보 영역을 추출하는 과정에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 후보 영역을 추출하는 과정에 대한 상세 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 상술한 도 3의 S209 단계에서 적어도 하나의 피부색 영역이 추출되면, 얼굴 검출 시의 오류를 방지하고, 검출 성능을 보다 향상시키기 위해, 추출된 피부색 영역을 다시 원래의 영상 내 해당 영역의 크기로 복원하게 된다(S301). 이때, 하기의 수학식 5와 같이 원래의 크기로 복원하기 위한 계산을 진행한다.
Figure 112011097681917-pat00039
여기서,
Figure 112011097681917-pat00040
는 복원된 사각형 피부색 영역의 왼쪽 상단 지점의 가로축 좌표이고,
Figure 112011097681917-pat00041
는 복원된 사각형 피부색 영역의 왼쪽 상단 지점의 세로축 좌표이고,
Figure 112011097681917-pat00042
는 복원된 사각형 피부색 영역의 넓이를 나타내며,
Figure 112011097681917-pat00043
는 복원된 사각형 피부색 영역의 높이를 나타낸다.
이후, 복원된 피부색 영역의 집합을 하기의 수학식 6과 같이 생성한다.
Figure 112011097681917-pat00044
여기서,
Figure 112011097681917-pat00045
는 원본 영상을 기준으로 복원된 피부색 영역의 집합을 의미한다.
이후, 얼굴 검출 시의 오류를 보다 방지하기 위해 하기의 수학식 7과 같이 오차 범위를 고려하여 피부색 영역을 조정하게 된다(S303).
Figure 112011097681917-pat00046
여기서,
Figure 112011097681917-pat00047
는 피부색 영역의 위치 정보인
Figure 112011097681917-pat00048
에서 얼굴 후보 영역을 포함하기 위해 오차 범위를 고려하여 조정된 얼굴 후보 영역의 위치 값을 나타내며,
Figure 112011097681917-pat00049
와
Figure 112011097681917-pat00050
는 각각 피부색 영역의 가로 축과 세로 축의 오차 범위를 구하기 위한 값으로, 예컨대 0보다 크고 1보다 작은 값을 가질 수 있다.
상술한 과정을 거쳐 추출된 피부색 픽셀, 인접한 피부색 픽셀을 연결한 피부색 영역, 일정 영역의 오차 범위를 고려하여 조정된 얼굴 후보 영역에 대한 예시가 도 6의 21, 22, 23에 도시되었다.
다시 도 4를 참조하여, 상술한 과정을 거쳐 얼굴 후보 영역이 추출되면(S303), 추출된 얼굴 후보 영역을 입력 영상의 밝기 채널과 마스킹을 수행하여(S305), 최종적인 얼굴 후보 영역을 추출하게 된다(S307).
최종적인 얼굴 후보 영역 추출 과정에 대해서는 도 3을 참조하여 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
상술한 과정을 거쳐 추출된 얼굴 후보 영역은 도 7에 예시되었다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 과정을 단계별로 나타낸 예시도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법은 상술한 바와 같이 영상이 입력되면(단계 a), 영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리한 후, 색상 채널의 크기를 일정 비율로 축소한다(단계 b).
이후, 피부색 픽셀을 추출한 후, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 피부색 영역을 추출하기 이전에, 단계 c에 도시된 바와 같이 검출 성능을 향상시키기 위해 이진 영상으로 변환하는 것이 바람직하다.
이진 영상으로 변환된 영상에서 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 피부색 영역(d)을 추출하고, 다시 원래의 영상의 크기 상태로 복원한 후, 일정 영역의 오차 범위를 고려하여 얼굴 후보 영역을 조정하고, 밝기 채널과 마스킹을 수행하게 된다(단계 e). 이후, 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한 뒤(단계 f), 사전에 학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종 얼굴 영역을 판별(g)하게 된다.
이와 같이 얼굴 검출 시 입력된 영상 전체를 대상으로 검출을 수행하지 않고 얼굴이 있을 수 있는 일부 영역만 검출을 수행함으로써 보다 신속하게 얼굴 검출이 가능하다는 효과가 있다.
또한, 얼굴이 있을 수 있는 피부색 영역만을 대상으로 검출을 수행함으로써, 계산의 복잡도가 크지 않고 검출 시의 오류를 사전에 방지할 수 있다는 장점이 있다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것은 아니며, 기술적 사상의 범주를 이탈함없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
본 발명은 영상에 포함된 얼굴을 검출하기 위한 얼굴 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 후 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출함으로써, 고속의 얼굴 검출이 가능한 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의하면, 얼굴 검출 시 입력된 영상 전체를 대상으로 검출을 수행하지 않고 얼굴이 있을 수 있는 일부 영역을 중심으로 검출을 수행함으로써, 고속의 얼굴 검출이 가능하며, 이를 이용하는 얼굴 인식, 보안 시스템 산업 분야의 발전에 이바지할 수 있다는 효과가 있다.
10: 영상 전처리부 20: 얼굴 후보 영역 검출부 21: 피부색 픽셀
22: 피부색 영역 23: 얼굴 후보 영역 30: 얼굴 판별부
100: 얼굴 검출 장치

Claims (18)

  1. 영상의 크기를 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값에 따라 설정된 일정 비율로 축소하는 영상 전처리부;
    상기 영상 전처리부를 통해 수신한 상기 영상에서 피부색 픽셀을 추출한 후 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하고, 상기 추출된 피부색 영역을 기초로 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 검출하는 얼굴 후보 영역 검출부; 및
    상기 적어도 하나의 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별하는 얼굴 판별부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 전처리부는
    영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하고, 분리된 상기 색상 채널의 크기를 일정 비율로 축소하며,
    상기 얼굴 후보 영역 검출부는
    축소된 상기 색상 채널에서 피부색 픽셀을 추출한 후, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치.
  3. 삭제
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 최소 얼굴 크기는
    상기 영상을 촬영한 카메라와 피사체 간의 각도 또는 거리를 기초로 설정되는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 얼굴 후보 영역 검출부는
    상기 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하고, 상기 피부색 영역의 위치 좌표를 원래의 영상 내의 해당 영역의 위치 좌표와 일치시킨 후 상기 원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 얼굴 후보 영역 검출부는
    원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원된 상기 피부색 영역을 영상의 밝기 채널과 마스킹하여 얼굴 후보 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 얼굴 판별부는
    추출된 상기 얼굴 후보 영역에서 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한 뒤 사전에 학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종 얼굴 영역을 판별하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치.
  8. 영상의 크기를 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기의 가로 또는 세로 값을 기초로 설정된 일정 비율로 축소하는 단계;
    상기 축소된 영상에서, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 얼굴 후보 영역에서 얼굴 특징 정보를 이용하여, 최종 얼굴 영역을 판별하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 일정 비율로 축소하는 단계는
    영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하는 단계; 및
    분리된 상기 색상 채널의 크기를 일정 비율로 축소하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계는
    축소된 상기 색상 채널에서 피부색 픽셀을 추출하는 단계;
    추출된 상기 피부색 픽셀을 인접한 피부색 픽셀끼리 연결하여 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 피부색 영역에서 적어도 하나의 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 영상을 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하는 단계는
    YCbCr, YUV, CIE LAB, CIE LUV, HSV 중 적어도 하나의 색 공간 변환 함수를 이용하여 밝기 채널 및 색상 채널로 분리하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  11. 삭제
  12. 제 8항에 있어서,
    상기 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기는
    상기 영상을 촬영한 카메라와 피사체 간의 각도 또는 거리에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  13. 제 9항에 있어서,
    상기 피부색 픽셀을 추출하는 단계는
    상기 영상의 색상 채널 중에서 피부색 추출에 필요한 색상 채널을 선택하여 색상 채널 집합을 구성한 후, 상기 색상 채널 집합에서 피부색 픽셀을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  14. 제 9항에 있어서,
    상기 피부색 픽셀을 추출하는 단계는
    기설정된 임계값보다 크면 피부색 픽셀로 판단하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  15. 제 9항에 있어서,
    상기 피부색 영역을 추출하는 단계는
    추출된 상기 피부색 픽셀을 인접한 피부색 픽셀끼리 연결하여, 사각형 형태의 적어도 하나의 피부색 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  16. 제 9항에 있어서,
    상기 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계는
    상기 추출된 적어도 하나의 피부색 영역의 위치 좌표를 원래의 영상 내의 해당 영역의 위치 좌표와 일치시킨 후 원래의 영상 내의 해당 영역의 크기로 복원하는 단계;
    복원된 상기 피부색 영역에 일정 영역의 오차 범위를 고려하여 상기 피부색 영역을 조정하는 단계; 및
    조정된 상기 적어도 하나의 피부색 영역을 영상의 밝기 채널과 마스킹하여 얼굴 후보 영역을 추출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  17. 제 8항에 있어서,
    상기 최종 얼굴 영역을 판별하는 단계는
    추출된 상기 얼굴 후보 영역에서 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출하는 단계; 및
    기학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종 얼굴 영역을 판별하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 얼굴 질감 정보는
    얼굴 밝기 정보인 것을 특징으로 하는 다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 방법.
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