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한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제6권 제1호
발행연도
2002.7
수록면
72 - 79 (8page)

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본 논문에서는 복잡한 배경의 영상에서 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 색상정보와 PCA-LDA(Principal Component Analysis - Linear Discriminant Analysis)에 의하여 구해진 고유얼굴 (eigenface)을 이용한다. 색상정보는 다른 어떤 방법보다 얼굴을 검출하는데 유용하게 사용된다. 고유얼굴은 전체학습 얼굴들의 평균정보를 포함하고 있기 때문에 얼굴 후보영역에 대하여 얼굴인지를 판별할 수 있는 기능을 갖는다. 전체적인 과정은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 영상내에서 색상정보를 이용하여 살색영역의 1차 얼굴 후보영역을 찾아 후보영역의 위치와 기를 결정한다. 두 번째 단계는 1차 얼굴 후보영역에 대하여 PCA-LDA에 의한 얼굴의 유사성을 측정하여 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안한 검출 방법을 사용한 실험 결과, 색상정보를 사용하여 1차 얼굴 후보영역의 크기와 위치를 결정함으로써 검출속도의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 PCA-LDA에 의한 고유얼굴과의 비교를 통해 복잡한 매경이 있는 영상에서도 97%의 검출률을 얻을 수 있었다.
#color information #detection #eigenface #LDA #PCA

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박이주 ,  온승엽 대한전기학회 학술대회 논문집 2003 .11

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