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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배윤진 (광운대학교) 최현준 (목포해양대학교) 서영호 (광운대학교) 김동욱 (광운대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제37권 제7호(통신이론 및 시스템)
발행연도
2012.7
수록면
586 - 599 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

깊이정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법
배윤진 ,  최현준 ,  서영호 외 1명 한국통신학회논문지 2012.07 학술저널
깊이정보와 컬러정보를 이용한 고속 얼굴검출 및 추적방법
배윤진 ,  김승철 ,  최현준 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2012.02 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 640×480 해상도의 프레임 당 2.48㎳의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Adaboost 알고리즘
Ⅲ. 깊이정보를 이용한 얼굴검출 및 추적 알고리즘
Ⅳ. 구현 및 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - G, Q, Zhao / 2005 / A Simple 3D face Tracking Method based on Depth Information / Int'l Conf. on Machine Learning and Cybernetics : 5022 ~ 5027 google schola 2. [학술대회논문] - C. X. Wang / 2008 / A New Face Tracking Algorithm Based on Local Binary Pattern and Skin Color Information / ISCSCT 2 : 20 ~ 22 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. H. Yang / 2002 / Detecting Faces in Images; A Survey / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (1) : 34 ~ 58 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - G. Z. Yang / 1994 / Human Face Detection in Complex Background / Pattern Recognition 27 (1) : 53 ~ 63 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - K. C. Yow / 1997 / Feature-Based Human Face Detection / Image and Vision Computing 15 (9) : 713 ~ 735 google schola

이 논문의 저자 정보

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