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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제11권 제9호
발행연도
2013.1
수록면
311 - 317 (7page)

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얼굴 검출 기법들의 경우 조명과 배경에 따라 검출의 정확도가 떨어지는 현상이 발생하여, 이를 해결하기 위한 기법들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 얼굴의 눈과 입의 성분을 분석하여 인간의 감성 정보를 추출하기 위한 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위해 처리속도가 빠르고 환경 요소들에 강인한 검출율을 보이는 얼굴 특징 검출 방법을 제안하였다. 본 방법은 적분 이미지를 적용한 Haar-like Feature기법을 이용하여 얼굴 성분(두 눈, 입)을 검출한 후, 색상 정보를 바탕으로 검출된 성분들을 이진화하고 피부영역과 얼굴 성분영역을 구분한다. 그 후, 빠르고 정확한 shape를 생성하기 위해 베지어 곡선을 이용하여 검출된 성분들의 shape를 생성한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Face Recognition Homepage의 데이터를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이를 통해 정교한 얼굴 성분 검출이 가능함을 확인하였다.
#얼굴 성분 검출 #베지어 곡선 #이진화 #Haar-like Feature #YCbCr #Face Feature detection #Haar-like Feature #bezier curve #binary #YCbCr

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Douglas A / / Kerr, Bezier curves and Splines google schola Douglas Chai / 1999 / Ngan, Face Segmentation Using Skin-Color Map in Videophone Applications / IEEE TCSVT 9 (4) google schola Dr S / / Hedge, Bezier Curves google schola Ji-young Park / 2006 / Texture Visualization Using Bezier Curve for Simulation of Display Shape Deformation / KSS : 33 ~ 37 google schola Mislav Grgic / / Face Recognition Hompage google schola

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