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pp.143-151
본 논문은 영상에 내재하는 얼굴영상에 대하여 보다 빠르고 강인하게 검출하기 위하여 퍼지측도를 이용하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 여러 가지 조명환경과 인종의 피부색 모델을 이용해 피부영역을 검출한다. 그리고 영 역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 탬색범위를 줄이고, 에지를 이용한 템플릿 매칭을 탐색영역에 적용한다. 이를 위하여 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학적인 침식연산을 제안하였다. 각각의 부 분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분 집합에 대하여 λ-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대 치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의하였다. 실험 결과는 제안된 방법 이 이질적인 템플릿을 이용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강인하게 검출하였으며, 템플릿의 단계를 줄여 검출시간을 줄일 수 있었다.
For fast and robust face detection, this paper proposes an approach for face detection using fuzzy measure. First, we detect skin regions using a model of skin color which covers various illumination and races. After reducing a search space by region labeling and filtering, we apply template matching with edge to the detected regions. It proposes a fuzzy mathematical morphology based on the defuzzification of the fuzzy measure which corresponds to fuzzy integral. Its process makes a fuzzy set used as a measure of the inclusion of each fuzzy measure for subsets. To calculate such an integral a λ-fuzzy measure is defined which gives every subsets associated with the universe of discourse, a definite non-negative weight. Fast implementable definitions for erosion based on the fuzzy measure was given. Experimental results show the proposed approach is more robust in skin color-environments than with heterogeneous template matching and is fast by reducing the steps of template matching.
