초록

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Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.

Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• Image energy(5)는 영상특징에서 기안되는 외부 에너지 함수로써 Snakes를 물체의 윤곽선으로 이동시키 는 역할을 한다. 물체와 윤곽선에 존재하는 화소 들이 급격한 밝기 값의 기울기를 지닌다는 특성을 이용하는 것이다. a新는 상대적인 가중치를 나타낸다.

제안 방법

• 초기 위치를 지정하는 방법에는 template을 이용한 방법과 RGB 모델을 이용한 방법 등이 있을 수 있다【3]. 본 논문에서는 수행 속도가 빠른 RGB 모델을 이용하여 皇기 위치를 지정하여 준다.

이론/모형

• 이것은 명암도를 표준화하는 것에 의해 사람들 간의 다른 피부 색상 값을 줄일 수 있다. 따라서 컬러 영상에서 얼굴 영역의 색상을 추출하기 위해서 정규화된 RGB 모델을 사용한다.
• 얼굴의 윤곽선과 특징점을 찾기 위해 속도가 빠 론 Snakes 모델을 이용하였다. Snakes 모델의 초기의 위치를 사용자가 정해주어야 하는 번거로움을 줄이기 위해 정규화된 RGB 모델올 이용하여 자동으로 초기 위치를 얻도록 한다.
• 칼라 영상에서 RGB 모델을 이용하여 얻어진 얼굴 영역과 특징점에 active contour 모델이라고도 불리는 Snakes 모델을 적용하여 얼굴과 툭징점의 외 팍 선을 찾는다.

후속연구

• 향후 연구에는 조명에 따른 영향을 줄이고, 다양한 배경에서 얼굴을 찾을 수 있는 이미지 확장을 할 필요가 있다. 또한 찾아진 얼굴 영역과 특징점의 윤곽선, 은 향후 3D로 매핑시키는 연구에 적용시킬 수 있다.
• 그러나 조명의 영향을 받을 때, 얼굴의 특징점올 찾는데 문제가 있었고, 피부색과 동일한 배경이 존재할 때 얼굴 영역을 찾는데 어려움이 있다. 향후 연구에는 조명에 따른 영향을 줄이고, 다양한 배경에서 얼굴을 찾을 수 있는 이미지 확장을 할 필요가 있다. 또한 찾아진 얼굴 영역과 특징점의 윤곽선, 은 향후 3D로 매핑시키는 연구에 적용시킬 수 있다.

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이 논문을 인용한 문헌

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