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국지적 패턴 유사도에 의해 수정된 Hausdorff 거리를 이용한 개선된 객체검출
An Improved Object Detection Method using Hausdorff Distance Modified by Local Pattern Similarity 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.12 no.6, 2007년, pp.147 - 152  

조경식 (단국대학교 정보컴퓨터학부) ,  구자영 (단국대학교 정보컴퓨터학부)

초록
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디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Face detection is a crucial part of the face recognition system. It determines the performance of the whole recognition system. Hausdorff distance metric has been used in face detection and recognition with good results. It defines the distance metric based only on the geometric similarity between t...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 객체 검출을 위해 사용되는 기존의 Hausdorff 거리와 각 점들 주변의 국지적 계조패턴 정보를 포함시키는 새로운 측도를 제안하였다. 기존의 방법에서는 두 점들 사이의 차이를 점들 사이의 거리로 정의하였으나 새로운 방법에서는 비교 대상 포인트 주변의 국지적 계조패턴 정보를 고려한 Hausdorff 측도를 적용함으로서 원래의 영상이 가지고 있는 중요한 정보를 객체 검출에 사용함으로 보다 정확한 탐색을 할 수 있었다.
  • 가지고 있다. 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들이 가지고 있는 본질적인 정보인 계조패턴의 분포정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를얻는 방법을 제안하고 있다.
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