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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제7권 제1호
발행연도
2007.1
수록면
48 - 57 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

다중 스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출
김상훈 ,  정선태 ,  정수환 외 3명 한국콘텐츠학회논문지 2007.01 학술저널

2006

멀티스케일 가버특징 기반 강인한 눈 좌표 검출
김상훈 ,  정선태 ,  정수환 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.
#눈좌표 검출 #가버 특징 벡터 #눈 모델 번치 #다중스케일 #가버 웨이블렛 #Eye Localization #Gabor Features Vectors #Eye Model Bunch #Multi-Scale Approach #Gabor Wavelets

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가버 특징 벡터 기반 눈좌표 검출
Ⅲ. 다중 스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [단행본] - S. Z. Li / 2004 / Handbook of Face Recognition / Springer google schola 2. [학술대회논문] - P. Wang / 2005 / Automatic Eye Detection and Its Validation / Computer Vision and Pattern Recognition, 2005 IEEE Computer Society Conference 3 : 164 ~ 172 google schola 3. [학술대회논문] - T. Kawaguchi / 2000 / Robust Extraction of Eyes From Face / 15th Int’l Conf. on Pattern Recognition 1 : 1109 ~ 1114 google schola 4. [단행본] - O. Jesorsky / 2001 / Robust Face Detection Using the Hausdorff Distance, In Lecture Notes in Computer Science 2091 / Springer : 90 ~ 95 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - H. Zhou / 2004 / Projection Functions for Eye Detection / Pattern Recognition (5) : 1049 ~ 1056 google schola

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