한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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- Pages.700-703
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- 2016
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
MCT와 신경망을 이용한 얼굴 오검출 감소 알고리즘 개발
Development of Reduction Algorithm for Face Detection Error Using MCT and Neural Network
- Ra, Seung-Tak (Dept of Electronics&Control Engineering, Hanbat National University) ;
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Lee, Seung-Ho
(Dept of Electronics&Control Engineering, Hanbat National University)
- 발행 : 2016.04.29
초록
OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.
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