2018년 춘계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
얼굴 특징점들을 이용한 근사 정면 얼굴 영상 검출 |
| 영문제목(English Title) |
Approximate Front Face Image Detection Using Facial Feature Points |
| 저자(Author) |
김수진
정용석
오정수
Su-jin Kim
Yong-seok Jeong
Jeong-su Oh
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 01 PP. 0312 ~ 0312 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
얼굴은 사람을 확인할 수 있는 고유한 성질을 갖고 있어 얼굴 인식이 출입통제, 범죄자 검색, 방범용 CCTV 같은 보안 영역과 본인 인증 영역에 활발히 활용되고 있다. 정면 얼굴 영상은 가장 많은 얼굴 정보를 갖고 있어 얼굴 인식을 위해 가능한 정면 얼굴 영상을 취득하는 것이 필요하다. 본 연구에서 하르유사 특징을 이용한 Adaboost 알고리즘을 이용해 얼굴 영역이 검출되고 mean-shift 알고리즘을 이용해 얼굴을 추적한다. 그리고 얼굴 영역에서 눈과 입 같은 얼굴 요소들의 특징점들을 추출해 그들의 기하학적인 정보를 이용해 두 눈의 비와 얼굴의 회전 정도를 계산하고 실시간으로 근사 정면 얼굴 영상을 제시한다.
|
영문내용
(English Abstract) |
Since the face has a unique property to identify human, the face recognition is actively used in a security area and an authentication area such as access control, criminal search, and CCTV. The frontal face image has the most face information. Therefore, it is necessary to acquire the front face image as much as possible for face recognition. In this study, the face region is detected using the Adaboost algorithm using Haar-like feature and tracks it using the mean-shifting algorithm. Then, the feature points of the facial elements such as the eyes and the mouth are extracted from the face region, and the ratio of the two eyes and degree of rotation of the face is calculated using their geographical information, and the approximate front face image is presented in real time.
|
| 키워드(Keyword) |
얼굴 검출
Haar-like features
특징점 추출
정면 근사 얼굴
Mean-Shift
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
