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동적 윤곽선 모델을 이용한 PC 카메라 영상에서의 얼굴 윤곽선 추출
Facial Contour Extraction in PC Camera Images using Active Contour Models 원문보기

한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집, 2005 Nov. 01, 2005년, pp.633 - 638  

김영원 (공주대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  전병환 (공주대학교 컴퓨터공학부)

초록
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얼굴 추출은 휴먼 인터페이스와 생체 인식 및 보안을 위해 매우 중요한 분야이다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해, DCM(Dilation of Color and Motion)필터와 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model) 적용한다. 먼저, 본 논문에서 제안된 DCM 필터는 모폴로지팽창 연산이 적용된 얼굴 색상영상과 차영상을 결합하고 이를 다시 팽창한 것으로 동영상에서 복잡한 배경을 제거하고 얼굴 영역을 검출하기 위해 사용된다. 동적 윤곽선 모델은 초기 곡선에 영향을 많이 받으므로, 얼굴과 눈, 입의 기하학적인 비율을 이용하여 회전정도를 구한 후, 이를 이용하여 초기 곡선을 자동으로 설정한다. 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해, 스네이크의 영상에너지로 에지영상과 밝기영상을 함께 사용하였다. 복잡한 배경이 있는 실내 환경에서 총 5명으로부터 양 눈이 보이는 다양한 헤드 포즈 영상을 25장씩 샘플링하여 총 125장에 대해 실험한 결과, 얼굴 윤곽선의 평균 추출률은 98.1%, 평균 처리시간은 0.2초로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The extraction of a face is a very important part for human interface, biometrics and security. In this paper, we applies DCM(Dilation of Color and Motion) filter and Active Contour Models to extract facial outline. First, DCM filter is made by applying morphology dilation to the combination of faci...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 실내 환경에서 pc카메라를 통해 입력된 복잡한 배경이 있는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM 필터와 동적 윤곽선 모델 적용을 하였다. 제안된 DCM필터는 복잡한 배경 잡음을 효과적으로 제거하고 얼굴 영역을 검출하는데 사용하였다.
  • 본 논문에서는 컬러 동영상에서 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하기 위해 색상 정보와 움직임 정보를 이용하는 방법 [1] 에 잡음 제거 및 얼굴 영역의 확장을 위하여 모폴로지의 팽창 연산을 결합한 DCM(Dilation of Color and Motion)필터를 제안한다. [그림 2]는 DCM 필터 생성 과정을 나타낸다
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