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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조덕현 (한양대학교) 이상훈 (한양대학교) 서일홍 (한양대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇공학회 논문지 제8권 제2호
발행연도
2013.6
수록면
104 - 115 (12page)

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For natural human-robot interaction, we need to know location and shape of facial feature in real environment. In order to track facial feature robustly, we can use the method combining particle filter and active appearance model. However, processing speed of this method is too slow. In this paper, we propose two ideas to improve efficiency of this method. The first idea is changing the number of particles situationally. And the second idea is switching the prediction model situationally. Experimental results is presented to show that the proposed method is about three times faster than the method combining particle filter and active appearance model, whereas the performance of the proposed method is maintained.

목차

Abstract
1. 서론
2. Active Appearance Model
3. Particle Filter
4. Adaptive Particle Filter와 AAM을 이용한 얼굴 특징 추적
5. 실험결과
6. 결론
References

참고문헌 (30)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-559-001258693