• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.261-268
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• 2014

Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method's classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.139-146
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• 2009

This paper describes how a person extracts a unknown object with pointing gesture while interacting with a robot. Using a stereo vision sensor, our proposed method consists of two stages: the detection of the operators' face, the estimation of the pointing direction, and the extraction of the pointed object. The operator's face is recognized by using the Haar-like features. And then we estimate the 3D pointing direction from the shoulder-to-hand line. Finally, we segment an unknown object from 3D point clouds in estimated region of interest. On the basis of this proposed method, we implemented an object registration system with our mobile robot and obtained reliable experimental results.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권2호
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• pp.73-77
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• 2012

This paper reports a combined depth- and model-based face detection and tracking approach. The proposed algorithm consists of four functional modules; i) color-based candidate region extraction, ii) generation of the depth histogram for handling occlusion, iii) rotation-invariant face region detection using ellipse fitting, and iv) face tracking based on motion prediction. This technique solved the occlusion problem under complicated environment by detecting the face candidate region based on the depth-based histogram and skin colors. The angle of rotation was estimated by the ellipse fitting method in the detected candidate regions. The face region was finally determined by inversely rotating the candidate regions by the estimated angle using Haar-like features that were robustly trained robustly by the frontal face.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.249-252
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• 2005

본 논문에서는 자동차를 운전 시에 운전자의 얼굴과 눈의 영역을 자동으로 검출하고 눈동자를 추적하여 운전자의 졸음 여부를 판단하는 효과적인 시스템 구현방법을 제안한다. 복잡한 배경에서 얼굴과 눈을 검출하는 방법은 Haar-like feature의 원리를 이용하고 졸음운전으로 판단하는 방법은 눈동자 영역의 특성과 눈동자의 검출 유무, 움직임 등의 인식을 통하여 졸음운전 경보시스템의 실용화에 대한 가능성을 확인한다.

• ETRI Journal
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• 제30권2호
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• pp.338-340
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• 2008

In this letter, we propose a novel approach to detecting and tracking apartment buildings for the development of a video-based navigation system that provides augmented reality representation of guidance information on live video sequences. For this, we propose a building detector and tracker. The detector is based on the AdaBoost classifier followed by hierarchical clustering. The classifier uses modified Haar-like features as the primitives. The tracker is a motion-adjusted tracker based on pyramid implementation of the Lukas-Kanade tracker, which periodically confirms and consistently adjusts the tracking region. Experiments show that the proposed approach yields robust and reliable results and is far superior to conventional approaches.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.34-37
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• 2012

초점거리, 노출 및 백색 평형이 자동으로 조절되는 PTZ 카메라에서는 회전각도에 따라 각 장면의 조명이 변화하기 때문에 각 장면에서 부동한 노출과 백색평형 값을 가지게 되며 때로는 인접 이미지의 색상도 큰 차이가 있을 수 있다. 그러므로 파노라마 배경에서 현재 입력영상의 대응 배경을 추출하여 픽셀 차분하면 에러가 많이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 조도변화에 강인한 Haar-Like 특징을 이용하여 넓은 시야 범위를 감시할 수 있는 PTZ 카메라에서 이동 객체를 검출하는 새로운 방법을 제안한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권1호
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• pp.45-53
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• 2014

This article describes a two wheelers detection system riding on people based on modified histogram of oriented gradients (HOG) for vision based intelligent vehicles. These features used correlation coefficient parameter are able to classify variable and complicated shapes of a two wheelers according to different viewpoints as well as human appearance. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. In this paper, we propose an evolutionary method trained part-based models to classify multiple view-based detection: frontal, rear and side view (within $60^{\circ}C$). Our experimental results show that a two wheelers riding on people detection system based on proposed approach leads to higher detection accuracy rate than traditional features.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.130-137
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• 2006

In this paper, we propose a method of selecting new types of rectangle features that are suitable for facial expression recognition. The basic concept in this paper is similar to Viola's approach, which is used for face detection. Instead of previous Haar-like features we choose rectangle features for facial expression recognition among all possible rectangle types in a 3${\times}$3 matrix form using the AdaBoost algorithm. The facial expression recognition system constituted with the proposed rectangle features is also compared to that with previous rectangle features with regard to its capacity. The simulation and experimental results show that the proposed approach has better performance in facial expression recognition.