earticle

한국어

본 논문은 그레이디언트 기반 눈 검출을 위한 비동공 영역 레이블링 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 비동공 영역 레이블링을 이용하여 기존의 그레이디언트 기반 눈 검출 방법보다 개선된 검출 정확도와 연산 속도를 제공함에 그 목적이 있다. 우선 Haar-like feature와 AdaBoost를 이용하여 얼굴 영역을 구한 뒤, 얼굴의 기하학적 특징을 이용하여 좌측과 우측의 눈 탐색 영역을 지정한다. 이후 눈 탐색 영역 내 에지 화소들의 그레이디언트 벡터와 정규 변위 벡터 간의 내적을 누적한 후 최대 누적값의 위치를 좌우 눈의 중심으로 검출한다. 제안된 방법은 동공의 중심은 저명도 평탄 영역에 위치함에 착안하여 비동공 영역으로 추정되는 부분을 내적 누적 연산에서 제외시킴으로써 검출 정확도와 연산 속도를 개선한 것이다. 눈 탐색 영역의 가우시안 필터링된 역 영상을 히스토그램 평활화하여 정규화한 후 임계처리를 통해 동공 후보 영역과 비동공 영역을 구분한다. 하지만 저명도의 안경테나 눈썹, 머리카락과 같은 영역이 후보 영역에 포함될 수 있으므로 비동공 영역 레이블링 기법을 이용해 동공 후보 영역에서 제거하고 전체 눈 탐색 영역이 아닌 후보 영역에서만 그레이디언트 기반 눈 검출을 수행한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 기존의 방법[9] 및 개선된 기존의 방법들[10][11]에 비해 우수한 검출 정확도와 연산 속도를 제공하는데, 특히 안경 착용 시 각각 약 51% 및 39.7%, 19% 정도의 연산 성능이 개선되는 장점이 있다.