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논문 상세정보

서브블록 프로세싱을 이용한 정지영상에서의 얼굴 검출 기법

Detecting Faces on Still Images using Sub-block Processing

초록

본 논문에서는 임의의 배경을 가진 컬러 정지 영상 내에 존재하는 얼굴을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 배경, 얼굴의 수, 크기, 각도, 피부색상, 그리고 조명에 대하여 불변적인 특정을 가지며, 컬러 클러스터링, 컬러 스캐닝, 서브 블록 프로세싱, 얼굴 영역 검출, 그리고 얼굴 검증과정으로 구성된다. 제안 방법은 사전 트레이닝 단계나 추가적인 데이터베이스를 필요로 하지 않는다. 본 논문의 제안방법은 보안 분야, 동영상과 정지영상의 색인, 그리고 기타 자동화된 컴퓨터비전 분야에 적용될 수 있을 것이다.

Abstract

Detection of faces on still color images with arbitrary backgrounds is attempted in this paper. The newly proposed method is invariant to arbitrary background, number of faces, scale, orientation, skin color, and illumination through the steps of color clustering, cluster scanning, sub-block processing, face area detection, and face verification. The sub-block method makes the proposed method invariant to the size and the number of faces in the image. The proposed method does not need any pre-training steps or a preliminary face database. The proposed method may be applied to areas such as security control, video and photo indexing, and other automatic computer vision-related fields.

저자의 다른 논문

참고문헌 (8)

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  3. Kwok-Wai Wong, Kin-Man Lam, Wan-Chi Siu, 'An algorithm for human face detection and facial feature extraction under different conditions,' Pattern Recognition, Vol.34, pp.1993-2004, 2001 
  4. Lian Hock Koh, Surendra Ranganath, Y.V. Venkatesh, 'An integrated automatic face detection and recognition system. Pattern Recognition,' Vol. pp.1259-1273, 2002 
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