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논문 기본 정보

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한국인지과학회 인지과학 인지과학 제14권 제1호
발행연도
2003.3
수록면
11 - 16 (6page)

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본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영성의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결문형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.
#Gabor 웨이브렛 변환 #FCM(Fuzzy C-Means) 군집화 알고리즘 #얼굴표정의 특징점 추출 #동적 연결모형

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 특징 추출을 위한 영상 전처리
3. 특징점 추출
4. 결론 및 논의
참고문헌

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