Journal of Korea Society of Industrial Information Systems (한국산업정보학회논문지)

Korea Society of Industrial Information Systems (한국산업정보학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Face Detection for Medical Service Robot

의료서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법

  • Received : 2011.08.04
  • Accepted : 2011.09.23
  • Published : 2011.09.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, we propose a face detection method for medical service robot. The proposed method is robust in complex background and light. Our method is performed by three steps. Firstly the background is eliminated using mean shift algorithm. Thereafter, based on color space, face is extracted. Finally the object is extracted using Haar-like feature method. To assess the effectiveness of the proposed system, it was tested and experimental results show that the proposed method is applicable for medical service robot.

본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.

Keywords

References

  1. 박윤형, 진료정보와 국민 사생활 보호정책의 현황과 전망, 한국의료법학회지, 제 13권, 제 1호, 2005.
  2. 차종환， 무인자동화시스템 '전성시대' - http://www.koit'co.kr/news/ article View.htm1?idxn 0=32177, 2009.
  3. D. M. Blackbum, JM, Bone, and P.j Phillips FRVT 2000 Report, http://www.ftvt.org. 2001.
  4. R. M' Bolle, N.K,Ratha, and S. Pankanti, "Evaluating authentication systema using bootstrap confídence íntervals " , IEEE Workshop on Automatic Identifícatíon Advanced Technologies, Vol 2, No. 33, pp.9-13, 1999.
  5. C. Liu, and H, Wechsler, "Evolutionarv Pursuit and its Application to Face Recognition"' IEEE Trans, Patt, Analysis and Machine Intell., Vol.22, No.6, pp.570-582, 2000. https://doi.org/10.1109/34.862196
  6. 배경율, "인터넷 뱅킹의 사용자 인증을' 위한 얼굴인식 시스템의 설계", 한국지능정보시스템학회지, 제9권, 제3호, pp.193-205, 2003.
  7. 반성범, 정용화, 정교일, 김재희, "생체 인식 기술 동향", 전자공학회논문지, Vol. 29, No 5, pp.529-537, 2002.
  8. 김진모, 변혜란, "얼굴 요소와 지식 기반 방법을 이용한 얼굴 검출", 한국정보과학회 가을 학술발표논문집, Vol. 31, No. 2, pp.733-735, 2004.
  9. P. BelhlUDeur, J. Hespanha, D. Kriegman. "Eigenfacesvs. fisherfaces: Recognition using class specific linear projection," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.19, No.7, pp.711-720, 1997. https://doi.org/10.1109/34.598228
  10. P. Viola and M. jones, "Robust real-time object detection", International Conference on Computer Vìsion, 2001.
  11. R. Brunelli, T. Poggio, "Face Recognition : Feature versus Templates", IEEE Tran. on Pattem Analysìs and Machine Intelligence, Vol. 15, No.10, pp.1042-1052, 1993. https://doi.org/10.1109/34.254061
  12. M. Yang, D. Kriegrnan, N. Ahuja，"Detecting Faces in Images: A Survey", IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no.1, pp. 34-58, 2002. https://doi.org/10.1109/34.982883
  13. D. Gutchess, M. Trajkovic, E. CohenSolal, Damian Lyons and A. Jaìn, "A Background Model Initialization Algorithm for Video Surveillance", IEEE:Computer Visìon, 2001. ICCV 2001. Proceedings. Eighth IEEE Intematíonal Conference on , Vol.1, 7-14 July 2001.
  14. D. Chai, KN. Ngan. "Face segmentation using skin-color map in videophone applications", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 9 No. 4, pp.551-564, 1999. https://doi.org/10.1109/76.767122
  15. 박성욱, 박종욱, "다층신경망과 피부색 모텔을 이용한 피부영역 검출', 한국산업정보학회논문지, 제 16 권, 제 2호, pp.31-38, 2011.
  16. 김병기, "단일 카메라 영상으로부터 골프 스윙의 자동분석", 한국산업정보학회논문지, '제 14권, 제 5호, pp139-148, 2009.