SVM을 이용한 얼굴 검출 성능 향상 방법 = Performance Improvement Method of Face Detection Using SVM

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the real-time automatic face recognition technique, accurate face detection is essential and very important part because it has the effect to face recognition performace. In this paper, we use color information, edge information, and binary information to detect candidate regions of eyes from input image, and then detect face candidate region using the center point of the detected eyes. We verify both eye candidate region and face candidate region using Support Vector Machines(SVM). It is possible to perform fast and reliable face detection because we can protect false detection through these verification process. From the experimental results, we confirmed the proposed algorithm in this paper shows excellent face detection rate over 99%.

국문 초록 (Abstract)

실시간 자동 얼굴 인식 기술에 있어서 정확한 얼굴의 검출은 필수적이며, 얼굴 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 컬러 정보, 에지 정보 및 이진화 정보를 복합적으로 이용하여 입력 영상으로부터 두 눈의 영역을 검출하고 이를 이용해 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 눈 후보 영역과 얼굴 후보 영역에 대하여 얼굴 검증과 눈 검증용으로 학습된 각각의 SVM을 이용하여 검증한다. 이러한 검증 과정을 거침으로써 잘못된 검출을 막아 빠르고 신뢰성 있는 얼굴 검출이 가능하다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 99% 이상의 얼굴 검출 성공율을 보임을 확인하였다.

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