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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양희덕 (조선대학교) 이성환 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제38권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
57 - 62 (6page)

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본 논문에서는 얼굴의 크기, 입의 크기 등의 얼굴 구성 요소의 특징 분석에 기반한 자동화된 관상 정보 생성 시스템을 제안한다. 자동화된 관상 정보 생성 시스템을 위하여, 첫번째로, 입력된 영상에서 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 두번째로, 검출된 얼굴 영역에서 Active Appearance Model (AAM)을 이용하여 얼굴의 특징점을 추출한다. 그리고, 추출된 얼굴 특징점으로부터 얼굴 구성 요소의 특징 및 성별 분류를 위한 22개의 특징 정보를 추출하고, 성별 분류 및 얼굴 특징점 분류를 위해 SVM을 적용한다. 마지막으로, 얼굴 구성 요소의 분석 결과와 성별 분류 결과를 종합하여 관상 정보를 자동으로 생성한다. 실험 결과, 제안된 방법은 얼굴 구성 요소 분석 및 관상 정보 생성을 위한 효율적인 방법임을 보여준다.
#얼굴 특징 분석 #관상학 #Active appearance model #Support vector machine #Facial feature analysis #Physiognomy

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 얼굴 특징 분석
3. 관상 정보의 자동 생성 시스템
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - M. Bartlett / 1999 / Measuring Facial Expressions by Computer Image Analysis / Psychophysiology 36 : 253 ~ 264 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - T.F. Cootes / 2001 / Active Appearance Models / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 (6) : 681 ~ 685 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - P. Ekman / 1971 / Constants across Cultures in the Face and Emotion / Journal of Personality and Social Psychology 17 (2) : 124 ~ 129 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - B. Fasel / 2003 / Automatic Facial Expression Analysis: A Survey / Pattern Recognition 36 : 259 ~ 275 google schola 5. [학술대회논문] - B.A. Golomb / 1991 / SEXNET: A Neural Network Identifies Sex from Human Faces / Proc. of Conf. on Advances in Neural Information Processing Systems : 572 ~ 577 google schola

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