효율적인 촬영을 위한 OpenCV 및 Dlib을 활용한 실시간 정면 얼굴 판별 시스템

Real-Time Front-Facing Face Detection System using OpenCV and Dlib for Efficient Image Acquisition

다양한 응용 분야에서 자동화된 얼굴 인식 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라, 정확하고 효율적인 정면 얼굴 감지 방법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 OpenCV와 Dlib을 사용하여 실시간 정면 얼굴 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 양쪽 눈의 중심을 연결하는 선의 기울기와 얼굴의 좌우 면적 비율을 정면의 기준으로 사용하였으며, 면적은 신발끈 공식을 이용하여 계산하였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 0.05의 수평 기울기 임계값과 0.05의 얼굴 면적 비율 임계값을 가질 때 가장 높은 성능을 기록하며, 실시간으로 얼굴이 정면인지 아닌지를 효과적으로 판단할 수 있었다. 이 시스템은 증명사진 촬영 시 사용자가 스튜디오를 방문할 필요 없이 집에서 간편하게 이용할 수 있으며, 사진관 방문에 따른 시간과 비용을 절감하여 사용자 편의성을 크게 향상시킬 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 환경에서의 추가 실험과 최적화를 통해 시스템의 성능을 더욱 개선할 필요가 있다.

With the increasing demand for automated facial recognition systems in various applications, there is a growing need for accurate and efficient frontal face detection methods. In this study, we designed and implemented a real-time frontal face detection system using OpenCV and Dlib. The slope of the line connecting the centers of the eyes and the ratio of the areas of the left and right sides of the face were used as criteria for frontality, and the area was calculated using the shoelace formula. The proposed system effectively determined whether a face was frontal or not in real time. This system allows users to conveniently take proof photos at home without visiting a photo studio, significantly improving convenience by reducing the time and costs associated with studio visits. Future research should focus on further improving the system's performance through additional experiments and optimization in various environments.