Wavelet Transform based Robust Face Detection

명암변화에 강한 웨이블릿 변환 기반의 얼굴검출

In this paper, we present a system for robust face detection based on wavelet transform using the standard models of image distortion. In the previous works, it was known to be difficult to treat a distorting of image information such as noises and light of the images obtained by a still camera and a movie camera. we analyze the high frequence information by using wavelet transform. This information is used for testing the image distortion and constructing the standard models of image distortion. The experimental results show that our extracting method based on standard models of image distortion is very effective.

본 논문은 웨이블릿 변환 특성을 기반으로 조명의 영향을 표현하는 표준 영상 왜곡 모델을 구축하여 조명 및 기타 영상의 왜곡에 강한 얼굴검출 기법을 제시한다. PC카메라 환경에서와 같이 입력 영상의 명암왜곡이 지속적으로 존재하는 응용에서는 히스토그램 평활화, 명세화와 같은 기존의 명암도 보정 방법으로는 효율적인 얼굴탐색이 어렵다. 따라서 입력 영상의 왜곡정보를 분석하고 이 정보가 입력 영상의 보정에 사용될 수 있다면 효율적인 얼굴검출이 수행될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 입력 영상의 웨이블릿 변환으로 얻어진 각 고주파 영역의 픽셀을 조사하여 원 영상의 가로, 세로, 대각선 방향의 에지 정보를 분석함으로써 현재 입력된 영상의 명암 상태를 확인하고, 얼굴특징요소 중 눈을 기준으로 검출을 수행하여 아주 어둡거나 밝은 환경에서도 얼굴검출 성능을 높이도록 한다.