드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.
Human faces are commonly found in a video such as a drama and provide useful information for video content analysis. Therefore, face detection plays an important role in applications such as face recognition, and face image database management. In this paper, we propose a face detection algorithm based on pre-processing of scene change detection for indexing and cast searching in video. The proposed algorithm consists of three stages: scene change detection stage, face region detection stage, and eyes and mouth detection stage. Experimental results show that the proposed algorithm can detect faces successfully over a wide range of facial variations in scale, rotation, pose, and position, and the performance is improved by $24\%$with profile images comparing with conventional methods using color components.
