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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.11
- 수록면
- 588 - 592 (5page)
이용수
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AAM (active appearance model)를 이용한 얼굴 윤곽 추출 방법은 매우 효과적이지만, 초기 값에 매우 민감하다. 초기값이 전역최소값(global optimum)과 많은 차이가 있는 경우에 AAM 기반 알고리즘은 국부최소값(local optimum)으로 수렴할 가능성이 높다. 본 논문은 얼굴 내부의 주요 부위만 포함하는 영역의 특징은 상대적으로 변화가 적고 또한 내부 특징을 AAM으로 찾는 경우 배경 화면의 영향을 적게 받는다는 점에 착안하여 다단계로 얼굴의 특징을 찾는다. 이를 위하여 얼굴 내부 영역만으로 구성된 AAM 모델과 얼굴 전체 영역으로 구성된 AAM 모델을 각각 형성한다. 우선 내부 얼굴 AAM 모델을 이용하여 내부 얼굴 특징 변수와 얼굴의 자세 변수를 추정하고, 추정된 변수 값들을 이용하여 전체 얼굴 특징 변수와 자세 변수 값을 예측한다. 예측방법은 최소자승법(least square method)을 적용한다. 예측된 변수 값들을 전체 얼굴 AAM 모델 변수의 초기값으로 사용하여 전체 얼굴 특징 변수와 자세 변수를 찾는다.
목차
요약
1. 서론
2. AAM(Active Appearnce Model)
3. Multi-step AAM
3. 실험 및 결과 검토
[참고문헌]
참고문헌 (0)
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