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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
안병태 (KAIST) 최동걸 (KAIST) 권인소 (KAIST)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇공학회 논문지 제12권 제3호
발행연도
2017.9
수록면
313 - 321 (9page)

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One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than 4.5° in real-time.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구들
3. 다중 작업 심층 신경망
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (15)

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