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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제16권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
53 - 59 (7page)

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보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 0?, 표준편차 3?의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.
#얼굴 검출 #회전된 얼굴 검출 #대칭축 검출 #Face detection #Rotated face detection #Axis of symmetry detection

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참고문헌 (11)

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1. [기타자료] - E. Hjelmas / 2001 / Face Detection: A survey : 236 ~ 274 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - C. C. Tsai / 2006 / Face Detection Using Eigenface and Neural Network / IEEE Intl. Conf. on Systems, Man and Cybernetics 5 : 4343 ~ 4347 google schola 3. [학술대회논문] - A. Mohamed / 2008 / Face detection based neural networks using robust skin color segmentation / IEEE Intl. Conf. on Systems, Signals and Devices : 1 ~ 5 google schola 4. [보고서] - P. Viola / 2001 / Technical Report Series google schola 5. [학술대회논문] - A. R. Mohan / 2009 / Fast face detection using boosted eigenfaces / IEEE Symposium on Industrial Electronics & Applications : 1002 ~ 1006 google schola

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