대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)
- 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
- /
- Pages.2111-2112
- /
- 2006
자세와 표정변화에 강인한 눈 위치 검출
Robust Eye Localization for various Pose and Expression
- 정진권 (홍익대학교 전기정보제어공학과 지능정보처리 연구실) ;
- 김재민 (홍익대학교 전기정보제어공학과 지능정보처리 연구실) ;
-
조성원
(홍익대학교 전기정보제어공학과 지능정보처리 연구실) ;
- 김대환 (홍익대학교 전기정보제어공학과 지능정보처리 연구실) ;
- 김준범 (홍익대학교 전기정보제어공학과 지능정보처리 연구실) ;
- 이진형 (홍익대학교 전기정보제어공학과 지능정보처리 연구실)
- Jung, Jin-Kwon (Dept. of Electronin and Electric Engineering, A.I. Lab Hongik University) ;
- Kim, Jae-Min (Dept. of Electronin and Electric Engineering, A.I. Lab Hongik University) ;
-
Cho, Seong-Won
(Dept. of Electronin and Electric Engineering, A.I. Lab Hongik University) ;
- Kim, Dae-Hwan (Dept. of Electronin and Electric Engineering, A.I. Lab Hongik University) ;
- Kim, Joon-Bum (Dept. of Electronin and Electric Engineering, A.I. Lab Hongik University) ;
- Lee, Jin-Hyung (Dept. of Electronin and Electric Engineering, A.I. Lab Hongik University)
- 발행 : 2006.07.12
초록
얼굴 영상에서 사람의 눈을 검출하는 것은 얼굴 인식의 전체적인 성능을 좌우하는 매우 중요한 사항이다. 눈 검출은 얼굴 영상의 특징이 변하기 때문에 항상 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 어려우며, 또한 실시간 얼굴 인식에 응용되기 위해서는 빠른 연산 시간도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 새로운 눈 검출 방법을 제안하다. 첫째, Ada-Boosting 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 검출한다. 둘째, Intensity valley와 edge 정보를 사용하여 얼굴 영상의 회전(Rotation in plane)을 보상한다. 셋째, Intensity edge정보를 사용하여 두 눈의 수직, 수평라인을 검출한다. 넷째, 일반적인 (generic) 사람 눈의 패턴을 이용하여 고안된 Filter로 두 눈의 위치를 검출한다. 본 논문을 통하여 새로 제안된 알고리즘에 대한 논의와 실험 결과를 통해 새로운 알고리즘이 눈 검출에 적합함을 제시한다.
키워드