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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.4
- 수록면
- 508 - 515 (8page)
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본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모텔을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 포즈 추정 및 합성
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
F. Wheeler / 2010 / Face Recognition at a Distance System for Surveillance Applications / Proc. of IEEE Int’l Conf. on Biometrics: Theory Applications and Systems :1~9
N. Bellotto / 2009 / A Distributed Camera System for Multi-Resolution Surveillance / Proc. of ACM/IEEE Int’l Conf. on Distributed Smart Cameras
N. Krahnstoever / 2008 / Collaborative Real- time Control of Active Cameras in Large Scale Surveillance Systems / Proc. of Workshop on Multi-camera and Multi-modal Sensor Fusion Algorithms and Applications
T.F. Cootes / 2001 / Active Appearance Models / IEEE Trans. on Pattern Anal. Mach. Intelligence 23(6):681~685
S.Baker / 2004 / Lucas-Kanade 20 years On : A Unifying Framework / Int’l Journal of Computer Vision 56(3):221~255
N. Bellotto / 2009 / A Distributed Camera System for Multi-Resolution Surveillance / Proc. of ACM/IEEE Int’l Conf. on Distributed Smart Cameras
N. Krahnstoever / 2008 / Collaborative Real- time Control of Active Cameras in Large Scale Surveillance Systems / Proc. of Workshop on Multi-camera and Multi-modal Sensor Fusion Algorithms and Applications
T.F. Cootes / 2001 / Active Appearance Models / IEEE Trans. on Pattern Anal. Mach. Intelligence 23(6):681~685
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