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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.7
- 수록면
- 21 - 29 (9page)
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사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정 하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve)기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 피부 영역 검출방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (27)
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1. [학술대회논문] - Z. Jiang / 2008 / Skin Detection on Images with Color Deviation / IEEE Trans Congress on Services Part Ⅱ : 171 ~ 174
2. [학술대회논문] - S. Kherchaoui / 2010 / Face Detection Based on A Model of the Skin Color with Constranins and Template Matching / Int'l Conf. Machine and Web Intell : 469 ~ 472
3. [학술대회논문] - L. Zhengming / 2010 / Skin Detection in Color Images / Int'l Conf. ICCET : 156 ~ 159
4. [학술대회논문] - T. Uongqiu / 2010 / Skin Color Detection by Illumination Estimation and Normalization in Shadow Regions / IEEE. Conf. ICIA : 1082 ~ 1085
5. [학술지(정기간행물)] - D.A. Socolinsky / 2003 / Face Recognition with Visible and Thermal Infrared Imagery / Computer. Vision Image Understanding 91 (1) : 72 ~ 114
2. [학술대회논문] - S. Kherchaoui / 2010 / Face Detection Based on A Model of the Skin Color with Constranins and Template Matching / Int'l Conf. Machine and Web Intell : 469 ~ 472
3. [학술대회논문] - L. Zhengming / 2010 / Skin Detection in Color Images / Int'l Conf. ICCET : 156 ~ 159
4. [학술대회논문] - T. Uongqiu / 2010 / Skin Color Detection by Illumination Estimation and Normalization in Shadow Regions / IEEE. Conf. ICIA : 1082 ~ 1085
5. [학술지(정기간행물)] - D.A. Socolinsky / 2003 / Face Recognition with Visible and Thermal Infrared Imagery / Computer. Vision Image Understanding 91 (1) : 72 ~ 114
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