최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.18 no.3, 2013년, pp.349 - 361
김우열 (광운대학교 전자재료공학과) , 서영호 (광운대학교 교양학부) , 김동욱 (광운대학교 전자재료공학과)
This paper proposes a fast face tracking method with only depth information. It is basically a template matching method, but it uses a early termination scheme and a sparse search scheme to reduce the execution time to solve the problem of a template matching method, large execution time. Also a ref...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
인간생체의 일부를 추적하는 방법은 어디에서 널리 활용되고 있는가? | 인간생체의 일부를 추적하는 방법은 컴퓨터 비전분야를 비롯한 다양한 분야에서 오래전부터 연구되어 왔으며, 보안시스템, 화상회의, 로봇 비전, HCI(human-computer interface)에 의한 대화형 시스템, 스마트 홈 등에 널리 사용되고 있다[1][2]. 이 중 얼굴에 대한 연구가 가장 활발히 연구되어 왔으며, 그 목적은 빠르고 정확한 추적이다. | |
얼굴추적이란? | 얼굴추적은 동영상으로 입력되는 영상 시퀀스에서 움직이는 사람의 얼굴을 검출하고 이동경로를 추적하는 것으로, 실시간 환경에서의 빠른 수행속도에 초점을 맞추어 연구되고 있다. 얼굴을 추적하는 가장 간단한 방법은 얼굴을 하나의 객체로 보고 객체에 해당하는 블록을 매칭 시키는 방법[3]이다. | |
얼굴추적에서 블록을 매칭하는 방법 이외에 어떤 방법이 있는가? | 얼굴을 추적하는 가장 간단한 방법은 얼굴을 하나의 객체로 보고 객체에 해당하는 블록을 매칭 시키는 방법[3]이다. 그 외 전처리 또는 수학적, 물리적 현상 등을 사용한 모델링 방법을 이용하여 동적인 배경에서 움직이는 물체를 분리하여 영상 내에서 가장 유사한 객체를 추적하는 방법이 있다[4-6]. [4]는 특징 기반의 방법으로 강한 얼굴 분석을 위해서 색깔과 움직임의 결합 된 정보를 이용하였으며, [5]은 비디오 시퀀스를 가지고 얼굴 포즈를 추적하기 위해서 기계학습과 확률적인 틀을 결합하였다. |
G, Q, Zhao, et al., "A Simple 3D face Tracking Method based on Depth Information," Int'l Conf. on Machine Learning and Cybernetics, pp. 5022-5027, Aug. 2005.
C. X. Wang and Z. Y. Li, "A New Face Tracking Algorithm Based on Local Binary Pattern and Skin Color Information," ISCSCT, Vol. 2, pp. 20-22, Dec. 2008.
K. Hariharakrishnan and D. Schonfeld, "Fast object tracking using adaptive block matching," IEEE Trans. Multimedia, vol. 7, no. 5, 2005.
M. Lievin and F. Luthon; "Nonlinear Color Space and Spatiotemporal MRF for Hierarchical Segmentation of Face Features in Video," IEEE Trans. Image Processing, vol. 13, No. 1, Jan. 2004.
Y. Lin et al., "Real-time Face Tracking and Pose Estimation with Partitioned Sampling and Relevance Vector Machine," IEEE Intl. Conf. Robotics and Automation, pp. 453-458, 2009.
A. An and M. Chung, "Robust Real-time 3D Head Tracking based on Online Illumination Modeling and its Application to Face Recognition," IEEE Intl. Conf. Intelligent Robots and Systems, pp. 1466-1471, 2009.
R. Okada, Y. Shirai, and J. Miura, "Tracking a Person with 3-D Motion by Integrating Optical Flow and Depth," Proc. Fourth IEEE Int'l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 336-341, 2000.
G. Zhao, et al., "A Simple 3D Face Tracking Method based on Depth Information," Intl Conf. Machine Learning and Cybernetics, pp. 5022-5027, 2005.
Y. H. Lee et al., "A Robust Face Tracking using Stereo Camera," SICE Annual Conf., pp. 1985-1989, Sept. 2007.
S. Kosov et al., "Rapid Stereo-vision Enhanced Face Recognition," IEEE Intl. Conf. Image Processing, pp. 2437-2440, Sept. 2010.
Mesa Imaging, SR4000 user manual v2.0, May 2011.
M. Hacker, et al., "Geometric Invariants for Facial Feature Tracking with 3D TOF Cameras," Int'l Symposium on Signals, Circuits and Systems, Vol. 1, pp. 1-4, 2007.
J. L. Wilson, Microsoft kinect for Xbox 360, PC Mag. Com, Nov. 10, 2010.
M. Hacker, et al., "Geometric Invariants for Facial Feature Tracking with 3D TOF Cameras," Int'l Symposium on Signals, Circuits and Systems, Vol. 1, pp. 1-4, 2007.
X. Suau, J. Ruiz-Hidalgo and J. Casas, "Real-Time Head and Hand Tracking Based on 2.5D Data", IEEE Trans. Multimedia, Vol. 14, No. 3, pp. 575-585, June 2012.
P. Viola and M. J. Jones, "Robust Real-Time Face Detection," Computer Vision, Vol. 52, No. 2, pp. 137-154, 2004.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.