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대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제9권 제5호
발행연도
2014.1
수록면
261 - 268 (8page)

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Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method’s classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.
#Face detection #AdaBoost #Local Direction Code #LBP #MCT

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B. Froba / 2004 / Face detection with the modified census transform / Proceedings of IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition : 91 ~ 96 google schola B. Heisele / 2003 / Hierarchical classification and feature reduction for fast face detection with wupport vector machines / Pattern Recognition 36 (9) : 2007 ~ 2017 google schola B. Jun / 2012 / Robust facedetection using local gradient patterns and evidence accumulation / Pattern Recognition 45 (9) : 3304 ~ 3316 google schola D. Huang / 2011 / Local Binary Patterns and Its Application to Facial Image Analysis : A Survey / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C : Applications an google schola D. Le / 2006 / A multi-stage approach to fast face detection / IEICE Trans. Inf. & Syst. E89-D (7) : 2275 ~ 2285 google schola

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