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점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
F. Cootes / 2001 / Active appearance models / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 23(6):681~685
O. Balan / 2006 / An adaptive appearance model approach for model-based articulated object tracking / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Vol. 1, pp 1:758~765
A. Ross / 2008 / Incremental learning for robust visual tracking / International Journal of Computer Vision 77(1-3):125~141
J. Black / 1998 / Eigentracking: Robust matching and tracking of articulated objects using a view-based representation / International Journal of Computer Vision 26(1):63~84
M. La Cascia / 2000 / Fast, reliable head tracking under varying illumination: An approach based on registration of texture-mapped 3D models / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 22(4):322~336
O. Balan / 2006 / An adaptive appearance model approach for model-based articulated object tracking / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Vol. 1, pp 1:758~765
A. Ross / 2008 / Incremental learning for robust visual tracking / International Journal of Computer Vision 77(1-3):125~141
J. Black / 1998 / Eigentracking: Robust matching and tracking of articulated objects using a view-based representation / International Journal of Computer Vision 26(1):63~84
M. La Cascia / 2000 / Fast, reliable head tracking under varying illumination: An approach based on registration of texture-mapped 3D models / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 22(4):322~336
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