• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.883-887
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• 2010

3D 얼굴 추적(Face tracking)은 보안감시, HCI(Human-Computer Interface), 엔터테인먼트(Entertainment)등 컴퓨터 비전과 관련된 여러 분야의 핵심 기술로서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 광범위한 응용분야에도 불구하고 3D 얼굴 추적의 기본적인 높은 연산 비용으로 인하여 그 응용 분야가 모바일 단말기 등의 저 사양 플랫폼에는 많은 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 3D얼굴 추적의 연산 비용을 효과적으로 해결하고 폭 넓게 응용 분야를 확대하기 위하여 MLESAC(Maximum Likelihood Estimation by Sampling Consensus)을 이용한 움직임 추정(Motion Estimation) 기법과 기존의 파티클 필터(Particle Filter)를 결합하여 실행 속도 면에서 빠르면서도 성능 면에서도 우수한 3D 얼굴 추적 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.44-50
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• 2007

본 논문에서는 영상으로부터 획득된 대응점을 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안하는 EMSAC 알고리듬은 EM과 RANSAC에 기반을 두고 있다. RANSAC 과정에서는 N개의 대응점들이 랜덤하게 선택되어진다. 랜덤으로 N개의 대응점을 선택하는 과정은 최대 반복횟수 내에서 적절한 파라미터가 추정될 때까지 반복된다. 이는 시간이 오래 걸리고 때로는 적절한 파라미터에 수렴하지 않는 경우도 발생한다. 그러므로 본 연구에서는 RANSAC 알고리듬에서 N개 대응점을 임의로 선택하는 대신 최적의 해가 존재할 확률이 높은 영역에서 대응점을 선택하는 EMSAC 알고리듬을 사용하였다. EMSAC 알고리듬은 반복적인 선택을 줄여 안정적이고 처리 속도가 빠른 대응점들을 추출할 수 있다.