$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 얼굴 영상에서 유전자 알고리즘 기반 형판정합을 이용한 눈동자 검출
Detection of Pupil using Template Matching Based on Genetic Algorithm in Facial Images 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.13 no.7, 2009년, pp.1429 - 1436  

이찬희 (동의대학교 디지털미디어공학과) ,  장경식 (동의대학교 멀티미디어공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 형판 정합을 이용하여 빠르게 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용한 기존의 눈동자 검출 방법은 초기 개체군의 위치에 민감하여 낮은 눈 검출율을 보이며, 도한 그 결과가 일관적이지 않은 문제점을 갖는다. 이와 같은 문제점을 해결화기 위해 얼굴영상에서 지역적 최소치를 추출하고 형판과 가장 높은 적합도를 가지는 개체들로 초기 개체군을 생성 하였다. 각각의 개체는 형판의 기하학적 변환 정보로 구성되며, 형판 정합에 의해 눈동자가 검출된다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 눈 후보 검출을 통하여 단일 영상에서도 눈 검출의 정확도와 높은 검출률을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a robust eye detection method using template matching based on genetic algorithm in the single facial image. The previous works for detecting pupil using genetic algorithm had a problem that the detection accuracy is influnced much by the initial population for it's random ...

Keyword

#얼굴인식   #눈동자 검출   #유전자 알고리즘   #형판 정합  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이러한 유전자 알고리즘을 이용한 눈 검출의 단점을보안하고, 형판 사용으로 인한 처 리시간 등의 제약 조건에 강건한 눈 검출을 위해 본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에서 유전자 알고리즘(genetic algorithm)[10, ll]i- 통한 형판 정합을 이용하여 빠르게 눈을 검줄하는 방법을 제안하고자 한다.
  • 실제로 이러한 연구가 이미 발표되었고, 계속해서 연구 중에 있다. 본 논문은 낮은 검출률을 보이는 단일 얼굴 영상에서의 눈 검출에 대해 눈 후보 점을 이용하여 실시간 영상에서와같이 유전자 정보를 상속받는 효과를 얻음으로써 검출률을 높이는 데 성공 하였다. 또한 이러 한 과정은 잘못된 유전자 정보로 인하여 유전자 알고리즘에서 발생할 수 있는 속도 지연 문제와 최적해 찾기 문제를 어느 정도 해결하였다고 볼 수 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. Hyoung-Joon Kim, Whoi-Yul Kim, "Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM, [ETRI]ETRI Journal-제30권 제2호, 2008.4 

    원문보기 상세보기

  2. A.L. Yuille, P.W. Hallinan, D.S. Cohen, "Feature extraction from faces using deformable templates", Int. J. Comput. Vision 8 (2) (1992) 99？111 

    상세보기 crossref

  3. A. Pentland, B. Moghaddam, and Thad Starner, "View-based and modular eigenspaces for face recongnition", In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recongnition, pp.84-91,1994 

  4. T. Kawaguchi, and M. Rizon, "Iris detection using intensity and edge information", Pattern Recognition, Vol. 36, Num. 22, pp. 549-562, 2003 

    상세보기

  5. Fei Zuo, Peter H.N. de With. "Real-time Face Detection and Feature Localization for Consumer Applications," Proceedings of the PROGRESS/STW, pp.257-262, 2003 

  6. Jurgen Rurainsky, Peter Eisert, "Template-Based Eye and Mouth Detection for 3D Video Conferencing," LNCS, Vol. 2849, pp.23-31, 2003 

  7. A. Cagatay Talay, "An Approach for Eye Detection Using Parallel Genetic Algorithm" HComputational Science ？ ICCS 2005 

  8. T. Akashi, Y. Wakasa, K. Tanaka, S. G. Karungaru, and M. Fukumi, "Genetic eye detection using artificial template," Journal of Signal Processing, vol. 10, no. 6, pp. 453？463, November 2006 

  9. Nishimura, T. Nakashige, M. Akashi, T. Wakasa, Y. Tanaka, K "Eye interface for physically impaired people by Genetic Eye Tracking", SICE Annual Conference 2007 Sept. 17-20, 2007 

  10. Hitoshi Iba. Genetic Algorithms. IGAKUSHUPPAN, Tokyo, Japan, 2002 

  11. Kjellstrom, G. (January 1996). "Evolution as a statistical optimization algorithm". Evolutionary Theory (11): 105？117 

  12. Nowozin, Sebastian (2005). "Hautopano-siftH". Retrieved on H2008H-H08-20H 

  13. Scovanner, Paul; Ali, S; Shah, M (2007). "A 3-dimensional sift descriptor and its application to action recognition". Proceedings of the 15th International Conference on Multimedia: 357-360. HdoiH: H10.1145/1291233.1291311 

  14. L. Davis, Handbook of Genetic Algorithms. New York: Van Nostrand Reinhold, 1991 

  15. R. A. Caruana and J. D. Schaffer, "Representation and hidden bias: Gray vs. binary coding for genetic algorithms," in Fifth International Conference on Machine Learning, San Mateo, USA, 1988, pp. 153？161 

  16. D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in search optimization & Machine lerningn. Boston, MA, USA: Addison-Wesley Publishing Campany, Inc., 1989 

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로