얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해 공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구 선수 식별 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.
In this paper, we propose a novel face recognition based player identification in soccer videos in order to circumvent the drawbacks of low face recognition performance due to the inhibitory environment of soccer videos and limited solution space of current methods. It has the following characteristics (system design requirements): 1) It enhances the face recognition performance by means of ULBP which is robust face representation method on illumination variance; 2) Even in an inhibitory environment against face identification in soccer videos, it ensures a reliable and accurate face identification performance via SRC that has been already proven as an excellent robust methodology for a face recognition; 3) It extends the solution space of player identification with the frontal, quasi-frontal, and profile face image of medium shots including close-up shots; 4) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, it can actively adapt itself to the change of soccer player database. The experimental results with Spain games of South African World Cup in 2010 illustrate the efficiency of the proposed method.
