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한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제9권 제10호
발행연도
2006.10
수록면
1,266 - 1,275 (10page)

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본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 대한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 20*20의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기를 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AclaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt 카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기 정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.
#AdaBoost Algorithm(AdaBoost 알고리즘) #Face Detection(얼굴 검출) #Face Tracking(얼굴 추적) #Feature(특징 모형) #Pan-Tilt Camera(Pan-Tilt카메라)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. AdaBoost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출
3. Pan-Tilt 카메라를 이용한 얼굴 추적
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

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