이 논문에서는 영상통신을 위한 객체 분할 알고리즘과 지식기반 얼굴 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 일정한 조도 상태에서 비디오 카메라로부터 동일거리에서 256×256 크기의 그레이 스케일 256 레벨로 두장의 영상을 취득한 후 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제거한다. 취득된 두 입력영상은 비디오가 가리키고 있는 배경영상과 배경영상 내에 사람이 포함된 경우의 영상이다. 그리고 배경 영상과 얼굴이 포함된 입력 영상의 차를 구한다. 다음으로 차영상에 대해 축소와 팽창 과정을 통해 얼굴영역 내의 잡음을 제거한 후 좌, 우에서 픽셀 값을 조사하여 마스크를 생성한다. 그리고 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경에서 얼굴영역을 분할한 후 얼굴영역의 에지성분을 조사하여 눈, 코, 귀, 입을 분할한다 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.
In this paper, we propose a facial characteristic detection algorithm based on knowledge and object segmentation method for image communication. In this algorithm, under the condition of the same lumination and distance from the fixed video camera to human face, we capture input images of 256 $ imes$ 256 of gray scale 256 level and then remove the noise using the Gaussian filter. Two images are captured with a video camera, One contains the human face; the other contains only background region without including a face. And then we get a differential image between two images. After removing noise of the differential image by eroding End dilating, divide background image into a facial image. We separate eyes, ears, a nose and a mouth after searching the edge component in the facial image. From simulation results, we have verified the efficiency of the Proposed algorithm.
