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한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.16 no.7, 2012년, pp.1495 - 1504
정광민 (경남정보대학교 정보통신계열) , 김정훈 (한국해양대학교)
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This paper proposes an algorithm to classify and analyze facial features such as eyebrow, eye, mouth and chin based on the geometric features of the face. As a preprocessing process to classify and analyze the facial features, the algorithm extracts the facial features such as eyebrow, eye, nose, mo...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 무엇을 이용하여 얼굴 특징자 추출을 수행하는가? | 얼굴인식의 전처리 단계로 얼굴 특징자에 대한 분류와 해석을 위해 먼저, 얼굴 특징자를 추출한다. 얼굴 특징자 추출은 앞 절에서 검출한 얼굴영역 내에서 각 특징자들에 대한 에지 성분과 얼굴의 기하학적 위치정보를 이용하여 얼굴 특징자를 추출한다[4]. 또한, 전처리 단계를 거쳐 눈, 코, 입 특징점을 결정하기 위한 알고리즘으로 양 눈과 코의 상대적이고 구조적인 위치관계를 이용하여 비슷한 y좌표를 갖는 두 개의 눈 후보영역과 한 개의 코 후보점 그리고 입 후보점을 결정한다. | |
| 본 연구에서 타원 마스크를 이용한 얼굴검출 방법으로 얻을 수 있는 효과는? | 타원 마스크를 이용한 얼굴검출 방법은 HSI칼라정보에서 명암정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한 영상 내에서 네 개의 중심 좌표를 이용하여 타원 마스크를 적용한다. 타원 마스크를 적용함으로서 추출된 얼굴 영역에서 턱의 양쪽 가장자리와 목 부분을 제거 할 수 있었다. | |
| 본 논문에서 HSI 정보를 이용함으로써 어떤 장점을 얻을 수 있었는가? | 본 논문에서는 CCD카메라로부터 획득한 RGB 칼라영상으로부터, 인간의 시각적 체계와 유사한 HSI 정보를 이용함으로써, 색상정보와 명암정보를 얻어낸 다음, 색상정보를 이용하여 얼굴후보영역을 찾아내고, 찾아낸 얼굴후보영역에서 명암정보와 타원마스크를 적용하여 얼굴이외의 영역을 제거함으로써 얼굴 검출 효율을 높일 수 있었고 얼굴의 특징점인 눈, 코, 입 추출에 있어서도 추출 효율을 높일 수 있었다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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