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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.9
- 수록면
- 27 - 36 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2016.14.9.27
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영상 보안 시스템은 영상처리 기술을 통해 다양한 기능을 수행한다. 이 중 얼굴인식 및 검출 기술은 보안 및 활용성이 높아 큰 관심이 집중되고 있다. 얼굴인식은 검출 기술을 통해 도출된 정보를 분석하는 것으로 검출 기술이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴 검출은 일반적으로 특징점을 이용해 얼굴 영역을 식별한다. 특징점이란 눈, 코, 입과 같은 얼굴 요소 및 특정 위치의 피부색, 대칭적 구조, 비율 등을 말한다. 이러한 특징점은 물리적, 환경적 요인으로 인해 영상 이미지 내 특징 정보가 쉽게 변화되어 오 검출이 발생될 수 있다. 본 논문은 물리적, 환경적 요인에 강한 Ω 특징 제안한다. 본 논문은 동작감지를 통해 도출된 정보에서 Ω 특징 영역을 추출한다. 추출된 Ω 특징 영역과 템플릿 이미지를 비교하여 얼굴의 진위를 식별 후 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문은 기존 특징점을 이용한 하르-유사도 기법과 비교를 통해 제안한 Ω 특징에 대한 우수성을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Ω특징을 이용한 얼굴영역 검출
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결과 및 향후 계획
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 이규웅 / 2014 / 움직임 감지를 이용한 네트워크 카메라 기반 영상보안 시스템 구현 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 14 (1) : 169 ~ 177
[학술대회논문] - ChangMin Kim / 2015 / Implementation of Ω-Like Feature for the Purpose of Video Surveillance with Face Detection used Ω-Image / Proc. of the KIISE:Korea Computer Conference : 1122 ~ 1124
[학술대회논문] - Dongil Han / 2011 / Real-time Face Detection Technology Trends Studies / Proc. of the IDEC Newsletter : 8 ~ 13
[학술지(정기간행물)] - R. T. Collins / 2000 / Introduction to the special section on video surveillance / IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intelligence 22 : 745 ~ 746
[학술대회논문] - Y. Kameda / 1996 / A human motion estimation method using 3-successive video frames / Proc. of the International Conference on Virtual Systems and Multimedia : 135 ~ 140
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