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효율적인 얼굴 검출을 위한 지역적 켄텍스트 기반의 특징 추출

원문정보

Local Context based Feature Extraction for Efficient Face Detection

이필규, 서영철, 신학철, 심연

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초록

영어

Recently, the surveillance system is highly being attention. Various Technologies as detecting object from image than determining and recognizing if the object are person are universally being used. Therefore, In this paper shows detecting on this kind of object and local context based facial feather detection algorithm is being advocated. Detect using Gabor Bunch in the same time Bayesian detection method for revision to find feather point is being described. The entire system to search for object area from image, context-based face detection, feature extraction methods applied to improve the performance of the system.

한국어

최근들어 영상보안 시스템에 관한 관심이 높아지고 있다. 영상으로부터 객체를 검출하고, 객체가 사람인지를 판별하며, 인식하는 기술이 다방면으로 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 객체를 검색하기 위한 적응적인 방법을 제안하며, 이를 위하여 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 특징 검출 방법을 제안한다. 가보 번치를 이용하여 검출하는 이와 함께 베이지안 검출 방법을 이용한 특징점 보정에 따른 특징 검색 방법을 설명한다. 전체적인 시스템은 영상에서 오브젝트 영역을 검색하고, 지역적 컨텍스트 기반의 얼굴 검출, 특징 추출 방법을 적용하여 시스템의 성능을 높인다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 영상에서 오브젝트 영역 검색
 III. 사람 인증을 위한 특징 추출
  1. 베이지안 알고리즘을 이용한 눈 영역 검출
  2. 가보 웨이블릿을 이용한 특징 검출
  3. 컨텍스트 기반 번치를 이용한 특징점 검출
 IV. 실험 및 결과
 V. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 이필규 Phill-Kyu Rhee. 정회원, 인하대학교 컴퓨터공학과
  • 서영철 YongZhe Xu. 준회원, 인하대학교 컴퓨터공학과
  • 신학철 Hak-Chul Shin. 준회원, 인하대학교 컴퓨터공학과
  • 심연 Shen Yan. 준회원, 인하대학교 컴퓨터공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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