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Haar-like와 베지어 곡선을 이용한 얼굴 성분 검출
Facial Detection using Haar-like Feature and Bezier Curve

  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제11권 제9호 (2013.09) 바로가기
  • 페이지
    pp.311-318
  • 저자
    안경준, 이상용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A203365

원문정보

초록

한국어
얼굴 검출 기법들의 경우 조명과 배경에 따라 검출의 정확도가 떨어지는 현상이 발생하여, 이를 해결하기 위한 기법들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 얼굴의 눈과 입의 성분을 분석하여 인간의 감성 정보를 추출하기 위한 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위해 처리속도가 빠르고 환경 요소들에 강인한 검출율을 보이는 얼굴 특징 검출 방 법을 제안하였다. 본 방법은 적분 이미지를 적용한 Haar-like Feature기법을 이용하여 얼굴 성분(두 눈, 입)을 검출한 후, 색상 정보를 바탕으로 검출된 성분들을 이진화하고 피부영역과 얼굴 성분영역을 구분한다. 그 후, 빠르고 정확한 shape를 생성하기 위해 베지어 곡선을 이용하여 검출된 성분들의 shape를 생성한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Face Recognition Homepage의 데이터를 이용하여 실험을 진행하였으며, 이를 통해 정교한 얼굴 성분 검출이 가능함을 확인하였다.
영어
For face detection techniques, the correctness of detection decreases with different lightings and backgrounds so such requires new methods and techniques. This study has aimed to obtain data for reasoning human emotional information by analyzing the components of the eyes and mouth that are critical in expressing emotions. To do this, existing problems in detecting face are addressed and a detection method that has a high detection rate and fast processing speed good at detecting environmental elements is proposed. This method must detect a specific part (eyes and a mouth) by using Haar-like Feature technique with the application of an integral image. After which, binaries detect elements based on color information, dividing the face zone and skin zone. To generate correct shape, the shape of detected elements is generated by using a bezier curve—a curve generation algorithm. To evaluate the performance of the proposed method, an experiment was conducted by using data in the Face Recognition Homepage. The result showed that Haar-like technique and bezier curve method were able to detect face elements more elaborately.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 Haar-like Feature
  2.2 RGB 컬러 이미지의 이진화
  2.3 베지어 곡선
 3. 얼굴의 특징 분석을 위한 성분 검출
  3.1 얼굴 성분 검출 흐름
  3.2 Haar-like를 이용한 얼굴 성분 검출
  3.3 색상 정보를 이용한 이진화
  3.4 베지어 곡선 적용
 4. 실험 및 분석
 5. 결론
 REFERENCES

저자

  • 안경준 [ Kyeoung-Jun An | 공주대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 이상용 [ Sang-Yong Lee | 공주대학교 컴퓨터공학부 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      2713-6434
    • eISSN
      2713-6442
    • 수록기간
      2003~2026
    • 등재여부
      KCI 등재후보
    • 십진분류
      KDC 569 DDC 620