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자료유형
학술저널
저자정보
이용환 (극동대학교 스마트모바일학과) 김흥준 (경남과학기술대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 반도체디스플레이기술학회지 제15권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
61 - 65 (5page)

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Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.
#Face Feature Extraction #Active Shape Model #Face Detection #iOS Platform

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참고문헌 (13)

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이용환 / 2015 / 모바일 애플리케이션을 위한 특징점 검출 연산자의 비교 분석 / 반도체디스플레이기술학회지 14(4):56~60 dbpia Minjee Ahn / 2014 / Industrial Trends of Global Digital Contents google schola D. Masip / 2004 / Real Time Face Detection and Verification for Uncontrolled Environments / COST Workshop – Biometrics on the Internet Vigo google schola 한우리 / 2013 / 얼굴 인식을 통한 동적 감정 분류 / 반도체디스플레이기술학회지 12(3):53~57 dbpia W. Zhao / 2003 / Face Recognition : A literature survey / ACM Computing Surveys 35(4):399~458 google schola

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