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영상처리 기법을 이용한 얼굴검출에 관한 많은 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 얼굴 검출 방식은 Viola와 Jones이 제안한 Adaboost 방식이다. 이 방식은 Haar-like feature을 이용하여 얼굴영상을 선행 학습하고, 검출 성능은 학습된 DB에 의존한다. 이는 일정 거리 범위 안의 학습된 얼굴 크기에서는 얼굴 검출을 잘 수행하지만, 카메라에서 객체(얼굴)의 거리가 멀어지면 얼굴 크기가 작아져 기존에 학습한 Haar-like feature로 얼굴 검출을 하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 논문에서는 생물학 기반의 선택적 주의집중 기반의 Haar-like feature 정보를 이용한 Adaboost 모델과 사용자의 시선 응시 점 정보를 이용하여, 사용자의 관심영역 확장을 통한 원거리 얼굴 검출 모델을 제안한다. 생물학적 기반의 선택적 주의 집중 모델인 돌출맵(Saliency map) 정보를 이용하여 입력 영상에 대하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 중에서 선행 학습된 Haar-like feature 정보로 Adaboost 알고리즘을 이용하여 최종 얼굴 영상을 검출한다. 그리고 사용자의 시선 응시 점 정보는 관심영역을 선택 하는데 이용된다. 피 실험자가, 카메라로부터 멀리 거리 떨어져 얼굴의 크기가 얼굴검출이 힘들더라도 사용자 시선 응시 점 영역을 선형 보간법으로 확대하여 입력영상으로 재사용함으로써 얼굴 검출 성능을 높일 수 있다. 제안된 방법이 기존의 Adaboost 방법보다 얼굴 검출 성능과 수행시간 면에서 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

Face detection methods using image processing have been proposed in many different ways. Generally, the most widely used method for face detection is an Adaboost that is proposed by Viola and Jones. This method uses Haar-like feature for image learning, and the detection performance depends on the learned images. It is well performed to detect face images within a certain distance range, but if the image is far away from the camera, face images become so small that may not detect them with the pre-learned Haar-like feature of the face image. In this paper, we propose the far distance face detection method that combine the Aadaboost of Viola-Jones with a saliency map and user's attention information.

Saliency Map is used to select the candidate face images in the input image, face images are finally detected among the candidated regions using the Adaboost with Haar-like feature learned in advance. And the user’s eye-tracking information is used to select the interest regions. When a subject is so far away from the camera that it is difficult to detect the face image, we expand the small eye gaze spot region using linear interpolation method and reuse that as input image and can increase the face image detection performance. We confirmed the proposed model has better results than the conventional Adaboost in terms of face image detection performance and computational time.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
무선 애드 혹 네트워크의 최대 전송 용량 확장 이용, 이구연 pp.11-17

CDD-DSF 릴레이 기법을 적용한 MC-CDMA 시스템의 다중경로 레일리 페이딩 채널에 대한 평균 비트 오류율 분석 고균병, 서정태 pp.3-10

스마트 이동 단말을 이용한 P2P 기반 그룹 통신 관리 천승만, 박종태 pp.18-26

IP Network에서 Energy-aware QoS Routing에 의한 에너지 감소 방법 및 특성 한치문 pp.27-34

개구면 결합 급전을 이용한 Inductive Loaded 마이크로스트립 패치 안테나 구환모, 윤영민, 김부균 pp.35-42

인체 움직임에 강인한 IR-UWB 레이더 기반의 호흡속도추정 박형철 pp.49-54

마스킹-셔플링 부채널 대응법을 해독하는 실용적인 편중전력분석 조종원, 한동국 pp.55-64

표본 적응 프로덕트 양자기에 기초한 격자 벡터 양자화의 엔트로피 부호화와 무기억성 가우시언 분포에 대한 성능 분석 김동식 pp.67-75

퍼지 연관 곱을 이용한 SNS 사용자의 계층적 시각화 방법 박선, 권장우, 정민아, 이연우, 이성로 pp.76-84

다중 접합 기반 수신기의 영상 제거비 평가 및 향상 방법 박형철 pp.43-48

압축 센싱의 성능 향상을 위한 적응적 데이터 측정 기술 이동규, 김기준, 안창범, 박호종 pp.85-91

디지털 홀로그램의 적응적 비디오 서비스를 위한 코딩 기법 서영호, 배윤진, 이윤혁, 최현준, 유지상, 김동욱 pp.92-103

동적 원추 세포 응답을 이용한 높은 동적 폭을 갖는 영상 색상 보정 방법 최호형, 윤병주 pp.104-112

시선 응시 점 기반의 관심영역 확장을 통한 원 거리 얼굴 검출 박희선, 홍장표, 김상열, 장영민, 김철수, 이민호 pp.113-127

주파수 해석에 따른 저조도 환경의 적응적 잡음제거 이정윤, 이성원 pp.128-137

OMP 알고리즘을 이용한 OFDM 시스템의 시간 영역 등화기 문우식, 임성빈 pp.138-144

다중 접합 기반 수신기의 I/Q 재생성과 I/Q 부정합의 정량적 분석 박형철 pp.145-154

기준신호원을 이용한 배열센서의 위치, 이득, 위상 보정기법 유성기, 이태범, 신기영 pp.155-163

ESPRIT을 이용한 효율적인 코히런트 신호의 도래각 추정 최양호 pp.164-171

소나 위치 추정 성능 향상을 위한 LS기반 MRAL 후처리 기법 장은정, 한동석 pp.172-180

이중 경로 십진 부동소수점 가산기 설계 이창호, 김지원, 황인국, 최상방 pp.183-195

맵리듀스를 이용한 정렬 기반의 데이터 큐브 분산 병렬 계산 알고리즘 이수안, 김진호 pp.196-204

재해 복구를 위한 백업 시스템의 안정성 검증 이문구 pp.205-214

Shoulder Surfing 공격을 고려한 패스워드 입력 시스템 구현 및 통계적 검증 임수민, 김형중, 김성기 pp.215-224

무선센서네트워크를 위한 에너지 인지형 네트워크 구성 및 라우팅 기법 에이에스엠 산와르 호센, 조기환, 이혁로 pp.225-233

비트맵 메모리 공유를 통해 면적을 크게 줄인 효율적인 수리 방법 조형준, 강성호 pp.237-243

접지기반 차동신호 전송을 위한 저전력 4-Gb/s 수신단 설계 이미라, 김석, 정영균, 배준한, 권기원, 전정훈 pp.244-250

고속 Toggle 2.0 낸드 플래시 인터페이스에서 동적 전압 변동성을 고려한 설계 방법 이현주, 한태희 pp.251-258

레이아웃 기반 온-칩 전력 분배 격자 구조의 인덕턴스 모델 개발 및 적용 조정민, 김소영 pp.259-269

RF PLL용 26GHz 가변 정수형 주파수분할기의 설계 김호길, 채상훈 pp.270-275

신형원전(APR+)을 위한 범용소프트제어기의 내고장성 설계 예송해, 유준 pp.279-286

액체의 전기 전도도 측정을 위한 저잡음 검출기 설계 김남태 pp.287-292

전기 임피던스 단층촬영법에서 영상 복원을 위한 새로운 on-line Landweber 알고리즘 개발 김봉석, 김신, 김경연 pp.293-299

스마트 기기의 비 접촉 사용자 인터페이스를 위한 비전 기반 고속 손동작 인식 기법 박재병 pp.300-306

자동 로봇 용접을 위한 Hand-Eye 레이저 거리 측정기 기반 용접 평면 인식 기법 박재병, 이성민 pp.307-313

축산생육환경 유해가스 모니터링을 위한 무선가스측정시스템 개발 김영웅, 박홍배, 백승현 pp.314-321

PDP공정을 이용한 가스 방식의 디지털 X-ray 영상 센서 김창만, 김시형, 남기창, 김상희, 송광섭 pp.322-327

도플러 초음파 신호에서의 태아 심박 검출 개선 권자영, 이유빈, 조주현, 이유진, 최영득, 남기창 pp.328-334

비동기 이종 센서를 이용한 데이터 융합기반 근거리 표적 추적기법 이의혁 pp.335-343

AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 고정환 pp.347-352

마스크 히스토그램 평준화를 이용한 T형 용접너트 자동 선별시스템의 비전검사기 성능개선에 관한 연구 허태원, 송한림 pp.353-361

탐지만 가능한 센서로 구성된 분산센서망에서 라인피팅을 이용한 표적위치 추정기법의 성능향상 류창수 pp.362-369

하이브리드 웹 기반의 스마트 러닝 시스템 구축 방안 연구 김종배 pp.370-378

모바일 플랫폼을 이용한 원격 건강 감시 시스템 구현 류근택, 김창영 pp.379-385

참고문헌 (30건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 정재찬, 신호철, 황대환, 조재일, “피부색 필터를이용한 실시간 얼굴 검출기”, 대한전자공학회 하계학술대회 제 33권 1호, 253-254쪽, 2010년 미소장
2 Efficient Face Detection based on Skin Color Model 소장
3 Face Tracking Method based on Neural Oscillatory Network Using Color Information 소장
4 P. Viola, M. J. Jones, “Robust Real-Time Face Detection”, International Journal of Computer Vision 57(2) Kluwer Academic Publishers. Manufactured in The Netherlands, pp. 137-154, 2004. 미소장
5 A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis 네이버 미소장
6 Selective attention and the organization of visual information. 네이버 미소장
7 Stereo saliency map considering affective factors and selective motion analysis in a dynamic environment 네이버 미소장
8 E. B. Goldstein, “Sensation & Perception, 4th edition,” An international Thomson publishing company, USA, 1995. 미소장
9 Development of Visualizing Earphone and Hearing Glasses for Human Augmented Cognition 네이버 미소장
10 A. M. Treisman, and G. Gelde, “A feature-integration theory of attention,” Cognitive Psychology, vol. 12, no. 1, pp. 97-136, 1980. 미소장
11 Visual Attention Using Game Theory 네이버 미소장
12 A saliency map in primary visual cortex 네이버 미소장
13 B. Scassellati, “Investigating models of social development using a humanoid robot,” in Proc. IJCNN2003, pp. 2704-2709, 2003. 미소장
14 Active vision for sociable robots 네이버 미소장
15 F. Orabona. G. Metta, and G. Sandini,“Object-based Visual Attentions: a Model for aBehaving Robot,” 3rd International Workshop onAttention and Performance in ComputationalVision, 2005. 미소장
16 Biologically Motivated Visual Selective Attention for Face Localization 네이버 미소장
17 Biologically Motivated Face Selective Attention Model 네이버 미소장
18 Kovaˇc, J., Peer, P., Solina, F.: “Human skin colour clustering for face detection”, EUROCON 2, pp. 144–48, 2003. 미소장
19 Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing, 2ed edition, Prentice Hall, USA, 2002. 미소장
20 P. Viola and M.J. Jones, “Robust real-time object detection”, Technical Report Series, Compaq Cambridge research Laboratory, 01, Feb. 2001. 미소장
21 김석호, 김재민, 조성원, 이기성, 정선태,“Haar-like Feature 변형을 이용한 기울어진 얼굴검출”, 대한전자공학회 하계종합 학술대회 31권 제1호, 987-988쪽, 2008년 미소장
22 배정민, 이영현, 송태엽, 구본화, 전승선, 고한석,“Edge와 Intensity 기반의 특징을 이용한 얼굴 검출”, 대한전자공학회 하계종합 학술대회, 967- 968쪽, 2009년 미소장
23 Yoav Freund and Robert E. Schapire., “A decisiontheoretic generalization of on-line learning and an application to boosting.” Journal of Computer and System Sciences, 55(1): pp. 119 –139, 1997. 미소장
24 Robert E. Schapire and Yoram Singer.“Improved boosting algorithms using confidence-rated predictions”, In Proceedings of theEleventh Annual Conference on ComputationalLearning Theory, pp. 80–91, 1998. 미소장
25 Robert E. Schapire, Yoav Freund, Peter Bartlett, and Wee Sun Lee. “Boosting the margin: A new explanation for the effectiveness of voting methods”, In Machine Learning: Proceedings of the Fourteenth International Conference, 1997. 미소장
26 R. Brunelli, “Template Matching Techniques in Computer Vision: Theory and Practice”, Wiley, ISBN 978-0-470-51706-2, 2009. 미소장
27 Z. Ramdane Cherif, A. Nait-Ali, J. Motsch, M. Krebs, “An adaptive calibration of an infrared light device used for gaze tracking”, in Proc. of the IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, Anchorage, AK, pp. 1029–1033, 2002. 미소장
28 Georgia Tech face database, http://www.anefian.com/research/face_reco.htm 미소장
29 UCD Valid Database, http://ee.ucd.ie/validdb/datasets.html 미소장
30 Tobii glasses eye-tracker, http://www.tobii.com/ 미소장

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