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검출된 얼굴 영역 히스토그램 재조정을 통한 개선된 실시간 평균이동 얼굴 추적 방식
Improved Real-Time Mean-Shift Face Tracking by Readjusting Detected Face Region Histogram 원문보기

한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회, 2013 Oct. 25, 2013년, pp.195 - 198  

김귀식 (한국교통대학교 전자공학과) ,  이재성 (한국교통대학교 전자공학과)

초록
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관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recognition and Tracking of interesting object is the significant field in Computer Vision. Mean-Shift algorithm have chronic problems that some errors are occurred when histogram of tracking area is similar to another area. in this paper, we propose to solve the problem. Each algorithm blocks skin ...

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 Mean-Shift 알고리즘을 개선하는 방법으로 얼굴이 검출 영역에 객체의 간섭이 이루어졌을 때 영역 내 화이트 픽셀 수를 고려하여 특정 조건을 충족한다면 얼굴 영역의 히스토그램을 변환 하는 것을 제안했다. 이 방법은 기존에 있던 여러 가지 방법과 달리 간단한 산술 연산을 통해 문제를 해결하였기 때문에 그다지 연산량이 많지 않다고 할 수 있다.
  • 현재까지 다양한 연구가 이루어져 상용화 되고 있지만 조명 및 옷, 선글라스로 가려진 얼굴, 카메라와의 거리 등 제한 사항이 여전히 많다. 본 논문은 컴퓨터 비전 분야를 포함한 많은 응용프로그램에서 데이터 분석을 위해 사용되는 평균 이동방식에서의 추적 시 문제를 개선하는 한 방법을 제시한다.
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