본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터를 분석하였으며, 입술이외의 다른ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.
In this paper, we propose a probability map based genetic algorithm to detect lips from portrait image. The existing genetic algorithm used to get an optimal solution is modified in order to get multiple optimal solutions for lips detection. Each individual consists of two chromosomes to represent coordinates x, y in space. Also the algorithm introduce a preserving zone in the population, a modified uniform crossover, a selection without individual duplication. Using probability map of H, 5 components, the proposed algorithm has adaptability in the segmentation of objects with similar colors. In experiments, we analyzed relationships of primary parameters and found that the algorithm can apply to the detection of other ROIs easily
