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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.6
- 수록면
- 219 - 224 (6page)
이용수
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본 논문에서는 스테레오 영상장비로부터 얻은 변이 정보를 이용하여, 3차원으로 머리의 회전 각도와 평행이동정보를 추정기법을 연구 분석하였다. 본 논문에서는 3 단계의 과정으로 헤드 포즈를 추정한다. 첫째로, Tsai 카메라 모델을 이용한 카메라 보정을 수행하여, 내부 파라미터인 초점거리를 구한다. 두 번째로, 스테레오 정합을 통한 스테레오 영상의 변이 정보를 계산하여 얼굴 검출 및 추적에 이용하며, 얼굴내의 특징점은 KLT 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 BFCE 알고리즘과 비교할 때 좀 더 정확하게 헤드 포즈를 추정할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstracts
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 얼굴 검출
Ⅲ. 변이정보를 이용한 KLT 특징 추적 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Q. Chen / 1998 / 3D Head Pose Estimation without Feature Tracking / 3rd Int’l Conf. on Automatic face and Gesture Recognition
2. [보고서] - Qian Chen / 2000 / Head Pose Estimation Using both Color and Feature Information : 2841 ~ 2842
3. [학술대회논문] - J. Shi / 1994 / Good features to track / Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 593 ~ 600
4. [보고서] - Carlo Tomasi / 1991 / Detection and Tracking of Point Features
5. [학술대회논문] - K. Nickel / 2003 / Detection and Tracking of 3D‐Pointing Gestures for Human‐Robot‐Interaction / Humanoids 2003
2. [보고서] - Qian Chen / 2000 / Head Pose Estimation Using both Color and Feature Information : 2841 ~ 2842
3. [학술대회논문] - J. Shi / 1994 / Good features to track / Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 593 ~ 600
4. [보고서] - Carlo Tomasi / 1991 / Detection and Tracking of Point Features
5. [학술대회논문] - K. Nickel / 2003 / Detection and Tracking of 3D‐Pointing Gestures for Human‐Robot‐Interaction / Humanoids 2003
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