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확장된 계곡에너지를 이용한 얼굴특징점 검출

원문정보

Defecfion of Face Feafures using Extended Valley Energy

박인규, 안보혁, 최규석

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초록

영어

In this paper the extended algorithm of valley energy was proposed In order to detect the robust features of the face The proposed energy had the variable type without the constant size of valley mask for measuring the gray value among pixels By accumulating the results generated by the various masks the information of valley energy was so diversified.Then the robust energy which is independent of the environments was maded.The various experiments proved that The proposed method showed the detection rate of 98 percentage in the features of the face region.

한국어

본 논문은 좀 더 세밀한 얼굴의 특징점을 검출하기 위하여 계곡에너지[1]를 확장한 확장형 계곡에너지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 계곡에너지는 먼저 화소간의 밝기의 차이를 측정하는 계곡 마스크의 크기를 고정시키지 않고 가변의 형태로 구성하였다. 다음으로 여러 마스크에 따라 발생된 서로 다른 값들을 누적시킴으로써 계곡에너지의 특징점의 정보를 다양화시켰다. 결국 환경변화에 보다 유연한 계곡에너지를 구할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 많은 영상에 적용하여 실험한 결과 98%이상의 얼굴특징 영역을 추출할 수 있었다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 얼굴 후보영역 검출
  2.1 히스토그램
  2.2 눈의 중심선과 높이
  2.3 입의 중심선과 높이
 III. 확장된 계곡 에너지
  3.1 계곡에너지
  3.2 확장된 계곡에너지
 IV. 평행 사변형 필터
  4.1 평행 사변형 4개 꼭지점
 V. 실험 및 결과
 VI. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 박인규 In-Kyu Park. 정회원, 중부대학교
  • 안보혁 Bo-Huck Ahn. 정회원, 중부대학교
  • 최규석 Gyoo-Seok Choi. 종신회원, 청운대학교

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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