셀프카메라 사진 속 인물의 자동 영역화를 위한 랜덤포레스트 분류기 학습

Abstract

본 논문에서는 셀프카메라 사진 속 인물의 자동 영역화를 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 랜덤포레스트(random forest)를 이용하여 인물의 머리카락, 피부, 옷의 각 영역에 대해 형상(shape), 질감(texture), 및 색의 결합 확률 분포를 각각 학습한다. 랜덤포레스트의 각 트리 내 결정들은 입력 픽셀에 대해 계산된 특징(feature) 벡터와 채널별로 사전에 학습된 대표(exemplar) 벡터간의 거리를 기반으로 하며, 세부적인 결정은 머리카락, 피부, 옷 및 배경 등 영역 간의 구분을 극대화할 수 있도록 선택된다. 공개 데이터베이스에 대한 실험을 통해, 훨씬 더 복잡한 학습 모델과 오랜 계산 시간을 요구하는 최신의 가장 정확한 기법에 비하여 정확도 차이가 7% 미만으로, 제안하는 영역화 기법의 정확도가 우수함을 확인하였다.