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피부색 검출은 피부색과 비피부색에 대한 분류기가 사용되며, 분류 성능이 높은 분류기가 필요하다. 기존의 피부색 검출을 위한 분류기들은 대부분 하나의 칼라 모델을 사용하고 있다. 그러나 칼라 모델에 따라 피부색의 분포 특성이 다르기 때문에 하나 이상의 칼라 모델을 사용함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. MLP(Multi Layer Perceptron)는 다른 분류기보다 적은 파라미터를 사용하면서 좋은 분류 성능을 보이고 있다. 하지만 두 개의 칼라 모델을 사용할 경우 MLP의 입력 차원이 증가되기 때문의 파라미터 수가 증가되는 문제가 발생하게 되며, 파라미터 수의 증가는 MLP의 학습 시간이 증가되는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 두 칼라 모델의 구성 성분을 조합함으로써 피부색과 비피부색의 분류 성능을 향상 시키고, 적은 수의 파라미터가 사용된 피부색 검출 방법을 제안한다. 제안한 부분 연결 MLP는 각 칼라 모델에 따라 연결 강도를 부분적으로 연결함으로써 연결 강도의 수를 감소 시켰으며, 각 부분 네트워크에 서로 다른 칼라 모델의 특성을 학습시킴으로써 분류율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과 제안한 부분연결 MLP를 RGB와 CbCr 칼라 정보로 구성 했을 때 91.8%의 분류율을 달성 하였다.

Skin color detection is used to classify input pixels into skin and non skin area, and it requires the classifier to have a high classification rate. In previous work, most classifiers used single color model for skin color detection. However the classification rate can be increased by using more than one color model due to the various characteristics of skin color distribution in different color models, and the MLP is also invested as a more efficient classifier with less parameters than other classifiers. But the input dimension and required parameters of MLP will be increased when using two color models in skin color detection, as a result, the increased parameters will cause the huge learning time in MLP. In this paper, we propose a MLP based classifier with less parameters in two color models. The proposed partially connected MLP based on two color models can reduce the number of weights and improve the classification rate. Because the characteristic of different color model can be learned in different partial networks. As the experimental results, we obtained 91.8% classification rate when testing various images in RGB and CbCr models.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 음악 데이터의 장르 분류 박동철 pp.1-7

은닉 마코브 모델을 이용한 인터넷 정보 추출 박동철 pp.8-14

유비쿼터스 환경에서 상황인지 기반 사용자 맞춤형 장치 추천 시스템 박종현 ;박원익 ;김영국 ;강지훈 pp.15-23

유비쿼터스 센서 네트워크에서 스트림 데이터를 효율적으로 관리하는 저장 관리자 구현 이수안 ;김진호 ;신성현 ;남시병 pp.24-33

Techniques for efficient reading of semi-passive sensor tag data Soohan Kim ;Wooseok Ryu ;Bonghee Hong pp.34-41

블로그 공간에서의 링크 기반 클러스터링 방안 송석순 ;윤석호 ;김상욱 pp.42-49

DRM implementation by multimedia fingerprint Kang Hyeon Rhee pp.50-56

영상분할과 다중 특징을 이용한 영역기반 영상검색 알고리즘 노진수 ;이강현 pp.57-63

입력 도메인 반복 분할 기법 성능 향상을 위한 고려 사항 분석 신승훈 ;박승규 ;정기현 pp.64-76

가변 실행시간의 실시간 태스크들에 대하여 공유대역폭을 활용한 응답시간의 개선 김용석 pp.77-85

분산 이기종 컴퓨팅 시스템에서 효율적인 리스트 스케줄링 알고리즘 윤완오 ;윤정희 ;이창호 ;김효기 ;최상방 pp.86-95

이더넷 다중 클러스터에서 GHT의 병렬 분산 구현 김영수 ;김명호 ;최흥문 pp.96-106

두 칼라 모델의 부분연결 다층 퍼셉트론을 사용한 피부색 검출 김성훈 ;이현수 pp.107-115

모바일 싱크노드를 갖는 무선 센서 네트워크에서 동적 지역 업데이트 기반의 라우팅 프로토콜(D-LURP) 정재훈 ;박성한 pp.116-122

무선 센서 네트워크에서의 노드 위치 추정 임철우 ;김영락 ;강병욱 pp.123-129

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 K. T. Park, J. M. Choi, J. H. Kim, H. J. Hwang, and Y. S. Moon, “Implementation of metadata generator conforming to Tv-anytime specification,” ICACT 2005. Advanced Communication Technology, Vol 1, pp. 689-691, 2005. 미소장
2 H. Zhai, X. Wu, and H. Han, “Research of a real-time hand tracking algorithm,” ICNN&B '05, Neural Networks and Brain, Vol 2, pp. 1233-1235, Oct, 2005. 미소장
3 J. A. Nasiri, S. Khanchi, and H. R. Pourreza, “Eye detection algorithm on facial color images,” AICMS 08, Modeling & Simulation, pp. 344-349, May, 2008. 미소장
4 Multimodal Approach to Human-Face Detection and Tracking 네이버 미소장
5 M. A. Berbar, H. M. Kelash, and A. A. Kandeel, “Faces and facial features detection in color images,” GMAI'06, pp. 209-214, July, 2006. 미소장
6 D. Chai and K. N. Ngan, “Face segmentation using skin-color map in videophone applications,” IEEE Trans, PAMI, Vol. 9, No. 4, pp 511-564, June, 1999. 미소장
7 A novel method for automatic face segmentation, facial feature extraction and tracking 네이버 미소장
8 M. J. Jones and J. M. Rehg, “Statistical color models with application to skin detection,” IEEE Computer Society Conference on. Vol 1, pp. 23-25, June, 1999. 미소장
9 Mixture model for face-color modeling and segmentation 네이버 미소장
10 F. Boussaid, A. Bouzerdoum and D. Chai, “VLSI implementation of a skin detector based on a neural network,” 2005 Fifth International Conference on, Information, Communications and Signal Processing, pp. 1605-1608, Dec, 2005. 미소장
11 Skin segmentation using color pixel classification: analysis and comparison 네이버 미소장
12 S. K. Lim, S. H. Kim and H. S. Lee, “A Design of New Face/non-face Classifier Based on Face Boundary Training,” Convergence Information Technology, 2007, International Conference on, pp. 121-124, Nov, 2007. 미소장
13 J. S. Keum and H. S. Lee, “Speech/Music Discrimination Based on Spectral Peak Analysis and Multi-layer Perceptron,” International Conference on Hybrid Information Technology, Vol 2, pp 56-61, Nov, 2006. 미소장
14 N. A. Fox, B. A. O'Mulane and R. B. Beilly, “VALID: A New Practical Audio-Visual Database, and Comparative Results,” Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication, Vol 3546/2005, pp 777-786, Jun, 2005. 미소장
15 M. Weber, “Frontal Face dataset,” California Institute of Technology, 2003, http://www.vision. caltech.edu/html-files/archive.html 미소장

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