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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제8권 제9호
발행연도
2008.9
수록면
1 - 9 (9page)

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일반적으로 얼굴 추적 시 움직임에 강건한 Lucas-Kanade 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 얼굴이 회전되었을 경우, 정확한 얼굴 영역 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Lucas-Kanade 추적 방법에 평가함수를 도입하여 회전에 강건한 자동 얼굴 영역 검출 및 추적 방법을 제안하였다. 얼굴영역은 색상정보를 이용하여 자동으로 추출하였으며, Harris 코너 추출 알고리즘으로 특징점을 추출하였다. 폐색된 특징점을 구분하기위하여 특징점마다 기존 특징점과 새로운 특징점과의 차이 값을 계산한다. 만약, 특징점이 폐색되었을 경우, 잡음을 제거하기 위하여 제거하며 특징점의 개수가 일정 임계값 이하일 경우, 얼굴 영역을 다시 검출하였다. 실험결과를 통하여 얼굴 영역이 회전되었을 경우, 기존의 Lucas-Kanade 추적 방법보다 더 좋은 결과를 확인하였다.
#얼굴 검출 #얼굴 추적 #평가함수 #특징점 추출 #특정점 추적 #폐색 #Face Detection #Face Tracking #Optical Flow #Harris Corner Detector #Feature Tracker

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 색상 정보를 이용한 얼굴 검출방법
Ⅲ. 경험적으로 정의한 피부 색상 정보를 이용한 얼굴영역 검출방법
Ⅳ. Harris 코너 추출을 이용한 특징 점 추출
Ⅴ. 평가 함수에 의한 얼굴 영역 추적
Ⅵ. 실험 결과
Ⅶ. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (20)

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김광훈 , 2003 , 살색검출을 기반으로 한 포르노 영상 필터링 , 신호처리합동학술대회논문집 16 (1) google schola W. Ryu , 2007 , 3차원 Head Tracking , 제 19회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 발표 논문집 google schola X. Wei , 2004 , A real-time face tracking and animation system , Proceedings of the CVPR Workshop on Face Processing in Video google schola J. Shi , 1994 , ood features to track , IEEE Conference on CVPR Seattle : 593 ~ 600 google schola C. Tomasi , 1991 , Detection and Tracking of Point Features google schola

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