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LDP를 이용한 지역적 얼굴 특징 표현 방법에 관한 연구

원문정보

A study on local facial features using LDP

조영탁, 정웅경, 안용학, 채옥삼

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초록

영어

In this paper, we proposed a method for representing local facial features based on LDP (Local Directional Pattern). To represent both PFF (Permanent Facial Features) and TFF (Transient Facial Features) effectively, the proposed method configure local facial feature vectors based on overlapped blocks for each facial feature in the forms of various size and shape. There are three advantages - it take advantages of geometric feature based method; it shows robustness about detection error using movement characteristics of each facial feature; and it shows reduced sampling error because maintain spatial information caused by block size variability. Proposed method shows better classification accuracy and reduced amount of calculation than existing methods.

한국어

본 논문에서는 기존의 제안된 LDP(Local Directional Pattern)에 기반하여 지역적인 얼굴특징을 표현하는 방법을 제 안한다. 제안된 방법은 눈과 입과 같은 얼굴의 영구적인 특징과 표정이 변하면서 발생하는 일시적인 특징을 효과적으로 표현할 수 있도록 얼굴특징별로 크기와 형태를 달리하는 중첩 가능한 블록을 설정하고 이를 바탕으로 얼굴 특징벡터를 구성한다. 제안된 중첩 블록설정 및 특징 표현 방법은 기하학적 특징을 기반으로 하는 접근 방법의 장점을 수용할 뿐만 아니라 각 얼굴특징의 움직임 특성을 이용하여 얼굴검출에 대한 오류를 수용할 수 있고, 블록사이즈의 가변성으로 인한 공간정보를 유지할 수 있어 표본오차를 줄일 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 인식률 이 향상됨을 확인하였고, 기존 얼굴 특징 벡터보다 길이가 짧기 때문에 연산량 또한 감소하는 것을 확인하였다.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 가버 필터
  2.2 LBP(Local Binary Pattern)
 3. 지역적인 얼굴특징 개발
  3.1 기존 특징벡터 표현 방법의 특징
  3.2 얼굴특징의 효율적인 표현방법 개발
 4. 실험 및 분석
 5. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 조영탁 Cho Young Tak. 경희대학교 전자정보대학 컴퓨터공학과
  • 정웅경 Jung Woong Kyung. 경희대학교 전자정보대학 컴퓨터공학과
  • 안용학 Ahn Yong Hak. 세종대학교 전자정보공학대학 컴퓨터공학과
  • 채옥삼 Chae Ok Sam. 경희대학교 전자정보대학 컴퓨터공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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