질감 필터를 이용한 눈 검출

박찬우; 김용민; 박기태; 문영식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박찬우 김용민 박기태 문영식

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編第46卷第6號

발행연도: 2009.11

수록면: 70 - 78 (9page)

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본 논문에서는 눈 영역의 질감 및 구조적 특성을 고려한 두 가지 질감 필터들을 이용하여 눈 영역을 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 눈 형태는 외형적으로 수평 방향으로 길고, 원형의 눈동자로 구성된 구조적 특성을 갖고 있다. 이 두가지 특성을 효율적으로 기술하는 질감 필터(Texture Filters)들로서 가보 필터(Gabor Filter)와 ART 기술자(Descriptor)가 사용된다. 가보 필터는 방향성 정보를 포함하고 있기 때문에, 수평 방향의 눈 형태 특성을 효과적으로 검출할 수 있다. 그리고 ART 기술자는 원형 모양의 특성을 갖는 눈동자를 검출하기 위해 사용되어진다. 본 논문에서는 효과적인 눈 영역을 검출하기 위하여, 첫 번째 단계에서 AdaBoost 분류기를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된 얼굴 영역에 대해서 지역적인 조명 정규화 과정을 수행한다. 세 번째 단계에서는 두 가지의 질감 필터들을 이용하여 수평 방향과 원형 형태의 구조적 특성을 갖는 눈 후보영역을 검출하고, 마지막 단계에서는 검출된 눈 후보영역들 중에서 얼굴의 구조적인 특성을 가장 잘 표현하는 영역을 최적화된 눈 영역으로 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 제안된 눈 검출 방법은 기존의 방법에 비해 정확률에서 2.9 ～ 4.4%의 향상된 검출 결과를 보인다.

#Eye Detection #Gabor Filter #ART

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AdaBoost를 이용한 얼굴 영역 검출
Ⅲ. 검출된 얼굴 영역의 조명 정규화
Ⅳ. 질감 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출
Ⅴ. 얼굴의 구조적인 특성을 이용한 눈 위치 선택
Ⅵ. 실험 결과
Ⅶ. 결론 및 향후 과제
참고문헌
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1. [학술지(정기간행물)] - R. Brunelli / 1993 / Face recognition: features versus templates / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 15 (10) : 1042 ~ 1052

2. [학술대회논문] - D.Beymer / 1994 / Face recognition under varying pose / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition : 756 ~ 761

3. [학술지(정기간행물)] - Z. H. Zhou / 2004 / Projection functions for eye detection / Pattern Recognition 37 (5) : 1049 ~ 1056

4. [학술지(정기간행물)] - J. Wang / 2005 / Detecting and tracking eyes through dynamic terrain feature matching / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition : 78 ~

5. [학술지(정기간행물)] - R. L. Hsu / 2002 / Face detection in color images / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (5) : 696 ~ 706

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