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스마트 환경 구축이 보편화됨에 따라 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-컴퓨터 상호작용에서 사람의 얼굴과 시선 방향을 안다는 것은 그 사람의 의도나 관심의 대상을 파악하는데 중요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 신체 구조를 이해하는데도 하나의 기준이 될 수 있으므로 중요한 연구 테마이다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 얼굴 방향을 미리 정해놓은 각도로 분류하는 방법을 제안한다. 먼저 영상은 전처리를 거친 뒤 회전정보를 얻기 위하여 평균 정면 얼굴과의 차영상을 이용하여 회전정보를 추출한다. 캐니에지 검출법을 이용하여 얼굴의 특징을 검출하고 이를 이용하여 에지 영상을 구한 뒤, 이 영상에 대해 가로 세로축 각각에 대해 픽셀 수를 누적하여 히스토그램을 작성한다. 누적히스토그램을 특징으로 랜덤 포레스트를 생성하였으며, 랜덤 포레스트의 학습과 테스트에는 CAS-PEAL-R1 데이터를 사용하여 80.6%의 인식률을 얻었다.
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http://www.jdl.ac.cn/peal/JDL-PEAL-Release.htm
L. Breiman / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5~32
A. Gee / 1995 / Non-intrusive Gaze Tracking of Human Computer Interaction
T. Horprasert / 1996 / Computing 3-D Head Orientation from a Monocular Image Secuqence / Proc. 2nd Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition :242~247
J.G. Wang / 2007 / EM Enhancement of 3D Head Pose Estimated by Point at Infinity / Image and Vision Computing 25(12):1864~1874
L. Breiman / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5~32
A. Gee / 1995 / Non-intrusive Gaze Tracking of Human Computer Interaction
T. Horprasert / 1996 / Computing 3-D Head Orientation from a Monocular Image Secuqence / Proc. 2nd Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition :242~247
J.G. Wang / 2007 / EM Enhancement of 3D Head Pose Estimated by Point at Infinity / Image and Vision Computing 25(12):1864~1874
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