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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김우열 (광운대학교) 서영호 (광운대학교) 김동욱 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제18권 제3호
발행연도
2013.5
수록면
349 - 361 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2014

깊이 정보를 이용한 템플릿 정합 기반의 고속 고정밀 얼굴 추적에 관한 연구
김우열 2014.01 학위논문

2013

깊이 정보를 이용한 템플릿 매칭 기반의 고속 얼굴 추적 방법
김우열 ,  서영호 ,  김동욱 방송공학회논문지 2013.05 학술저널

2012

깊이정보를 이용한 템플릿 매칭 기반의 효율적인 얼굴 추적 알고리즘
김우열 ,  서영호 ,  김동욱 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2012.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 깊이 정보만을 이용하여 얼굴을 고속으로 추적하는 방법을 제안하다. 그 방법으로는 템플릿 매칭 방법을 사용하며, 템플릿 매칭 방법의 문제점인 과다한 수행시간의 문제를 해결하여 고속으로 얼굴을 추적하기 위하여 조기종료 기법과 sparse 탐색 기법을 적용하고, 그에 따른 추적오류를 보정하고자 주변 화소들을 대상으로 매칭보정을 수행한다. 얼굴의 움직임에 따른 깊이의 변화를 보정하기 위해 추적할 얼굴의 깊이 값을 추정하고 그 결과에 따라 템플릿의 크기를 조정한다. 또한 조정된 템플릿의 크기에 따라 템플릿 매칭을 수행할 탐색영역을 조정한다. 자체 제작한 테스트 시퀀스들을 사용하여 추적에 필요한 파리미터들을 결정하였으며, 또 다른 자체 제작한 테스트 시퀀스들과 MPEG에서 제공한 다시점 테스트 시퀀스를 제안한 방법에 적용하는 실험을 수행하였다. 실험결과 Kinect을 이용하여 자체제작(640×480) 시퀀스에서는 약 3%의 추적오류와 2.45ms의 수행시간을 보였으며, Lovebird1(1024×768) 시퀀스에서는 약 1%의 추적 오류와 7.46ms의 수행시간을 보였다.
#face tracking #template matching #depth information #early termination #sparse search

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 얼굴검출 및 추적
Ⅲ. 깊이정보만을 사용하는 얼굴추적 알고리즘
Ⅳ. 얼굴추적을 위한 파라미터 결정
Ⅴ. 실험결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - G, Q, Zhao / 2005 / A Simple 3D face Tracking Method based on Depth Information / Int'l Conf. on Machine Learning and Cybernetics : 5022 ~ 5027 google schola 2. [학술대회논문] - C. X. Wang / 2008 / A New Face Tracking Algorithm Based on Local Binary Pattern and Skin Color Information / ISCSCT 2 : 20 ~ 22 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - K. Hariharakrishnan / 2005 / Fast object tracking using adaptive block matching / IEEE Trans. Multimedia 7 (5) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Lievin / 2004 / Nonlinear Color Space and Spatiotemporal MRF for Hierarchical Segmentation of Face Features in Video / IEEE Trans. Image Processing 13 (1) google schola 5. [학술대회논문] - Y. Lin / 2009 / Real-time Face Tracking and Pose Estimation with Partitioned Sampling and Relevance Vector Machine / IEEE Intl. Conf. Robotics and Automation : 453 ~ 458 google schola

이 논문의 저자 정보

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