본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 얼굴의 위치 및 얼굴의 각 부위 자동 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 얼굴의 각 부위 기반 특징점 추출을 위해 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 눈, 코, 입의 탐색 과정을 수행하면서, 얼굴 각 부위의 크기 및 위치의 구조적인 정보를 이용하거나 가우시안 2차 미분 연산자를 통한 신호처리의 두 가지 방법을 이용하였다. 이들은 전체 영상이 아닌 검출된 얼굴 영역에 대해서 탐색하기 때문에 전체 영상을 탐색할 때에 비해 처리 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 정확성을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해 95%에 근접한 얼굴 검출률과 1초미만의 속도 향상, 그리고 얼굴 검출의 장애요인이 되었던 조명의 영향을 줄이는 동시에 얼굴의 각도 변화를 보정할 수 있었다.
In this paper, the real-time algorithm is proposed for automatic detection of the face and facial features. In the face region, we extracted eyes, nose, mouth and so forth. There are two methods to extract them; one is the method of using the location information of them, other is the method of using Gaussian second derivatives filters. This system have high speed and accuracy because the facial feature extraction is processed only by detected face region, not by whole image. There are some kinds of good experimental result for the proposed algorithm; high face detection rate of 95%, high speed of lower than 1sec. the reduction of illumination effect, and the compensation of face tilt.
