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고성능 실시간 얼굴 검출 엔진의 설계 및 구현
Design and Implementation of Real-time High Performance Face Detection Engine

한동일    (세종대학교 컴퓨터공학과   ); 조현종    (세종대학교 컴퓨터공학과   ); 최종호    (세종대학교 컴퓨터공학과   ); 조재일    (한국전자통신연구원 로봇연구부  );
  • 초록

    본 논문에서는 로봇 시각 처리 활용을 위한 실시간 얼굴 검출 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 조명 변화에 강인하고 초당 60 프레임 이상의 속도로 처리된다. 조명 변화에 강인한 얼굴 특성 추출을 위해 MCT(Modified Census Transform) 변환을 이용하였다. 그리고 AdaBoost 알고리즘은 얼굴 특징 데이터의 학습 및 생성을 하며, 이 생성된 학습 데이터를 이용해 얼굴 검출을 하게 된다. 본 논문에서는 메모리 인터페이스부, 이미지 크기 조정부, MCT 생성부, 후보 얼굴 검출부, 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 그룹화부, 검출 결과 표시부로 구성된 얼굴 검출 하드웨어 구조 및 Xilinx사의 Virtex5 LX330 FPGA를 이용한 하드웨어 구현 검증 결과에 대해 설명한다. 카메라로 부터 입력받은 이미지를 이용해 검증한 결과로 초당 최대 149프레임의 속도로 한 프레엠 당 최대 32개 얼굴을 검출함을 확인하였다.


    This paper propose the structure of real-time face detection hardware architecture for robot vision processing applications. The proposed architecture is robust against illumination changes and operates at no less than 60 frames per second. It uses Modified Census Transform to obtain face characteristics robust against illumination changes. And the AdaBoost algorithm is adopted to learn and generate the characteristics of the face data, and finally detected the face using this data. This paper describes the face detection hardware structure composed of Memory Interface, Image Scaler, MCT Generator, Candidate Detector, Confidence Comparator, Position Resizer, Data Grouper, and Detected Result Display, and verification Result of Hardware Implementation with using Virtex5 LX330 FPGA of Xilinx. Verification result with using the images from a camera showed that maximum 32 faces per one frame can be detected at the speed of maximum 149 frame per second.


  • 주제어

    Modified Census Transform .   Adaboost Algorithm .   Face Detection .   Real-Time .   FPGA Implementation .   Hardware Design.  

  • 참고문헌 (11)

    1. Najwa Aaraj, Srivaths Ravi, Anand Raghunathan and Niraj K. Jha, "Hybrid architectures for efficient and secure face authentication in embedded systems", IEEE Transaction on VLSI Systems, Vol.15, no. 3, pp.296-308, March 2007. 
    2. 이수현, 정용진, "얼굴 검출을 위한 SoC 하드웨어 구현 및 검증", 전자공학회 논문지 44권 SD 편 제4호, 대한전자공학회, April, 2007.     
    3. Georghiades, A. : Yale Face Database, Center for computational Vision and Control at Yale University, http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html 
    4. R. McCready, "Real-time face detection on a configurable hardware platform, " M.S. thesis, Dept. Elect. Comput. Eng., Univ. Toronto, Toronto, On, Canada, 2000. 
    5. Duy Nguyen, David Halupka, Parham Aarabi, and Ali Sheikholeslami, "Real time Face detection and Lip feature extraction using Field-Programmable Gate Arrays", IEEE Transactions on SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS-ART B: CYBERNETICS, Vol. 36, no. 4, pp.902-912, AUGUST 2006. 
    6. Ming-Hsuan Yang, Dan Roth and Narendra Ahuja. "A snow-based face detector". In Advances in Neural Information Processing Systems 12 (NIPS 12), pp.855-861. MIT Press, 2000. 
    7. Paul Viola and Michael J. Jones, "Robust real-time face detection" In International Journal of Computer Vision, pp. 137-154, 2004. 
    8. Samir Nanavat, Michael Thieme and Raj Nanavati. "Biometrics", Wiley, pp.63-75, 2002. 
    9. CMU/VASC Image Database, http://vasc.ri.cmu.edu/idb/html/face/index.html 
    10. Bernhard Froba and Andreas Ernst, "Face detection with the Modified Census Transform", IEEE International Conf. On Automatic Face and Gesture Recognition(AFGR), pp. 91-96, Seoul, Korea, May. 2004. 
    11. Yoav Freund and Robert E. Schapire. "A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting" in Journal of Computer and System Sciences, pp. 119-139, 1997. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (3)

    1. Jang, Jun-Young ; Yook, Ji-Hong ; Jo, Ho-Sang ; Kang, Bong-Soon 2011. "Implementation for Hardware IP of Real-time Face Detection System" 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 15(11): 2365~2373     
    2. Han, Dong-Il ; Choi, Jong-Ho ; Yoo, Seong-Joon ; Oh, Se-Chang ; Cho, Jae-Il 2011. "Development of Rotation Invariant Real-Time Multiple Face-Detection Engine" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, 48(4): 116~128     
    3. Kim, Shin-Ho ; Jeong, Yong-Jin 2012. "Design and Verification of Pipelined Face Detection Hardware" 멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, 15(10): 1247~1256     

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