Active Shape Model을 적용하여 구한 얼굴의 특징 점을 이용한 가보 필터 기반의 정확한 얼굴 주름 검색

Abstract

본 논문은 얼굴 전역에 대한 한 장의 사진으로부터 얼굴의 주름의 강도와 분포를 계산하기 위한 방법을 제안한다. 얼굴의 주름을 얻기 위한 기존의 방법들은 머리카락, 눈썹 등의 부분이 주름으로 오인되는 것을 피하고 주름이 집중적으로 분포되어 있는 부분에 집중하기 위해 이마나 눈가로 검출 영역을 제한하는 방법이 주로 활용되었지만, 실제 얼굴의 상태, 특히 피부 노화 상태를 측정하는 과정에는 얼굴 전역의 주름을 전반적으로 분석하는 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정확한 주름 검출을 위해서 검출 부위를 얼굴 전체 영역으로 확장하고, 또한 실제 피부관리 전문가가 주름의 상태를 판단하는 방법에 기반하여 주요한 주름의 깊이, 길이 등을 보다 정확하게 측정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 전처리 과정으로 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 자동으로 얼굴의 특징 점을 추출하고, 추출된 측징 점을 이용하여 머리카락, 눈, 눈썹, 코, 입등의 추가적으로 나타날 수 있는 오검출 요소를 사전에 제외하고 남은 피부 영역 전체를 검출 영역으로 지정한다. 또한 피부 색상을 추정하여 명암대비를 향상시킴으로써 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 이후 기존의 방법과 유사하게 가보(Gabor) 필터를 적용하여 전처리를 거친 영상에서 주름영상을 생성한다. 마지막으로 본 논문에서는 각 주름의 특성을 정량화 하기 위해 후처리 과정을 통하여 주름들을 연결하고 각각의 특성을 분석하는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 본 논문에서 제안하는 방식을 적용했을 경우 와 그렇지 않았을 경우를 비교한 결과 본 논문에서 제안하는 방식은 비교적 영상에 나타나는 머리카락이나 눈썹 등에 대한 오검출이 매우 낮아졌으며, 정량적인 주름의 특성을 보다 정확하게 분석하였다.