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학술저널
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Yongwon Hwang (Yonsei University) Mun-Ho Jeong (Kwangwoon University) Sang-Rok Oh (Korea Institute of Science and Technology) Changyong Yoon (Suwon Science College)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.17 No.2
발행연도
2017.6
수록면
114 - 120 (7page)
DOI
10.5391/IJFIS.2017.17.2.114

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The mean-shift algorithm is a local search technique that uses the similarity of the color distributed information between the target model and the local candidate image in the target. It has been proven to be superior in simplicity and stability of the technique and has been widely used for face tracking applications. However, one of the major problems in face tracking using color distribution is its vulnerability to backgrounds with similar color distribution, occlusion, and illumination changes. In this paper, we suggest a Coupled Support Map (CSM) to resolve the problem, and show the effectiveness of the robust adaptive mean-shift (AMS) face tracking method. Through series of experiments, we conclude the robustness of suggested algorithms against face size and sudden lighting changes.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Mean-Shift Tracking
3. Support Map
4. Support Map Based Mean-Shift Algorithm
5. Experimental Results
6. Conclusion
References

참고문헌 (12)

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