Journal of Advanced Navigation Technology (한국항행학회논문지)
- Volume 12 Issue 6
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- Pages.691-698
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- 2008
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- 1226-9026(pISSN)
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- 2288-842X(eISSN)
Face Detection and Recognition for Video Retrieval
비디오 검색을 위한 얼굴 검출 및 인식
- lslam, Mohammad Khairul (Dept. of Information & Telecommunication Engineering, Korea Aerospace University) ;
- Lee, Hyung-Jin (Dept. of Information & Telecommunication Engineering, Korea Aerospace University) ;
- Paul, Anjan Kumar (Dept. of Information & Telecommunication Engineering, Korea Aerospace University) ;
-
Baek, Joong-Hwan
(Dept. of Information & Telecommunication Engineering, Korea Aerospace University)
- 이슬람 모하마드 카이룰 (한국항공대학교 정보통신공학과) ;
- 이형진 (한국항공대학교 정보통신공학과) ;
- 폴 안잔 쿠마 (한국항공대학교 정보통신공학과) ;
-
백중환
(한국항공대학교 정보통신공학과)
- Received : 2008.10.02
- Accepted : 2008.12.30
- Published : 2008.12.31
Abstract
We present a novel method for face detection and recognition methods applicable to video retrieval. The person matching efficiency largely depends on how robustly faces are detected in the video frames. Face regions are detected in video frames using viola-jones features boosted with the Adaboost algorithm After face detection, PCA (Principal Component Analysis) follows illumination compensation to extract features that are classified by SVM (Support Vector Machine) for person identification. Experimental result shows that the matching efficiency of the ensembled architecture is quit satisfactory.
본 논문에서는 비디오 검색을 위한 새로운 얼굴 검출 및 인식 방법을 제안한다. 인물 정함은 비디오 프레임에서 어떻게 얼굴을 정확하게 찾아내는가에 달려 있다. 얼굴 영역은 Adaboost 알고리즘으로 부스트된 viola-jones의 특징을 이용하여 비디오 프레임에서 검출한다. 얼굴 검출 후 조명 보정을 하고 PCA(Principal Component Analysis)로 특징점을 추출하고 SVM(Support Vector Machine)으로 사람의 신원을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법이 정합율면에서 우수한 성능을 보였다.