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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.17 no.1, 2017년, pp.137 - 144
윤영지 (경북대학교 전자공학부) , 진성일 (경북대학교 전자공학부)
Face detection is still a challenging task under severe face pose variations in complex background. This paper proposes an effective algorithm which can detect single or multiple faces based on skin color detection and depth information. We introduce Gaussian mixture model(GMM) for skin color detect...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Harr-like 특징을 사용한 얼굴 검출 방법의 문제점은 무엇인가? | 먼저, Viola와 Jones는2D 영상에서 Harr-like 특징을 사용한 얼굴 검출 방법을 제안하였다[4]. 이는 정면의 얼굴에서는 검출 성능이 우수한 장점이 있지만, 복잡한 환경에서 오검출이 발생하고, 얼굴의 각도와 사람의 자세에 따라 얼굴이 검출되지 않는 문제가 있다 | |
가우시안 혼합 모델의 장점은 무엇인가? | 가우시안 혼합 모델은 피부색을 보다 정확하게 모델링할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 피부색의샘플 데이터를 모으기 위해 140개의 코카시안과 아시안의 피부색 영상을 학습 과정에 사용하였다. | |
에러신호 E의 장점은 무엇인가? | Cheddad 등은 에러 신호(error signal, E)를 정의하여 피부색 검출 방법에 대해 제안하였다[10]. E는 피부색이 붉은 성분을 많이 포함하고 있는 특징을 이용하여 붉은 색의 신호를 확장한 것으로 1차원의 신호이기 때문에 계산식이 간단하고 연산속도가 빠른 장점이 있다. 하지만 색의 선명도를 나타내는 채도를 고려하지 않았기 때문에 채도가 높은 비피부색 영역을 피부색으로 검출하는 단점이 있다. |
K. V. Arya and A. Adarsh, "An Efficient Face Detection and Recognition Method for Surveillance," In Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks, 2015.
F. Comaschi, S. Stuijk, T. Basten, and H. Corporaal, "Robust online face tracking-by-detection," In Proceedings of the IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2016.
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P. Viola and B. J. Jones, "Robust Real-Time Face Detection," J. of Computer Vision, Vol.57, No.2, pp.137-154, 2004.
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J. Paduano, M. Romero, and R. M. Valdovinos, "Face Detection in 3D Images with More Than One Person," In Proceedings of the International Conference on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition, 2016.
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http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py _face_detection.html
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