얼굴 검출

얼굴 탐지()는 컴퓨터 비전의 한 분야로 영상(Image)에서 얼굴이 존재하는 위치를 알려주는 기술이다. 얼굴 탐지의 알고리즘적인 기본 구조는 Rowley, Baluja 그리고 Kanade의 논문

에 의해 정의되었다. 다양한 크기의 얼굴을 탐지하기 위해 피라미드 영상을 생성한 후, 한 픽셀씩 이동하며 특정 크기(예, 20x20 픽셀)의 해당 영역이 얼굴인지 아닌지를 분류기(신경망(Neural Network), 에이다부스트(Adaboost), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 등)로 얼굴인지 아닌지를 결정한다. 이 논문은 신경망을 사용하여 얼굴을 분류하였다.

Viola와 Jones는 얼굴 탐지와 관련된 논문을 2004년 작성하였다. 이 논문은 Adaboost 분류기를 사용하였고, Neural Network보다 좋은 성능을 보였고, 현재 사용되는 대부분의 얼굴 탐지 기술의 기본이 되었다. 대표적인 open source인 OpenCV에서 사용하는 얼굴 탐지 알고리즘 또한 위의 논문을 바탕으로 개발되었다.

구조

특징 
초기 얼굴 검출에 사용된 특징()은 영상에서 얼굴의 강도()였다. 하지만 인종, 조명 등에 따라 성능이 좌우됨에 따라 이에 무관한 특징이 필요하게 되었다.는 하르 유사 특징()을 사용하였다. 이후 국부 이진 패턴(), Modified Census Transform(한글로 번역하기 힘듦) 등의 특징이 제안되었다.

분류기 
입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 이용하여 얼굴 여부를 판단한다.는 신경망을 이용하여 분류하였고,는 에이다부스트를 이용하여 분류하였다.

응용 
 안면 인식 시스템
 성별 인식
 나이 인식
 Face ID

같이 보기 
 컴퓨터 비전
 기계 학습
 패턴 인식

참조 

컴퓨터 비전
얼굴 인식