Detection of face features in thermal video

Objective: 본 연구에서는 AdaBoost 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴의 구성요소 중 하나인 코를 정확하게 찾아낼 가능성을 확인하였다. Background: 일반 영상은 얼굴의 구성요소들이 뚜렷하게 구별되는 반면 빛의 각도와 양에 따라서 영상이 달라지는 단점을 가진다. 반면, 열영상은 피부표면 온도를 영상으로 변환시키기 때문에 빛의 각도와 양에 따라 거의 영향을 받지 않아 빛이 거의 없는 상황에서도 사람의 얼굴 을 영상화할 수 있다. 그러나, 열영상은 사물의 경계부분이 뚜렷하지 않으므로 얼굴 구성요소들을 실시간으 로 찾아내는 것이 어렵다. 일반 영상과는 반대로 열영상에서는 코가 눈과 눈썹, 입보다는 비교적 뚜렷한 특 징을 가진다. 열영상에서 코를 검출해내면, 코의 위치를 이용하여 눈과 입 등을 비교적 쉽게 검출할 수 있 다. Method: 코 영상들과 코가 아닌 영상들을 이용하여 AdaBoost 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용하여 학 습시켰으며, 학습된 결과를 이용하여 500장의 열영상으로부터 코를 검출하였다. Results: 500장의 열영상 중 에서 코의 위치를 정확하게 검출한 열영상은 417장으로 83.4%의 정확탐지율을 보였다. Conclusion: AdaBoost 알고리즘을 이용하였을 때, 적절한 조건에서는 얼굴 열영상으로부터 신뢰롭게 코를 검출할 수 있었다. Application: 실시간으로 검출된 코의 위치를 이용하여, 센서를 신체에 부착하지 않은 상태에서 거짓말 탐지 나 호흡측정 등에 활용할 수 있을 것이다.