동영상에서 칼만 예측기와 블록 차영상을 이용한 얼굴영역 검출기법
A new face tracking method using block difference image and kalman filter in moving picture
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초록

복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않는 경우는 움직임영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리 부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분할된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하고 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 거두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.

키워드

Face DetectionFace TrackingKalman FilterSurveillance SystemFace DetectionFace TrackingKalman FilterSurveillance System
제목
동영상에서 칼만 예측기와 블록 차영상을 이용한 얼굴영역 검출기법
제목 (타언어)
A new face tracking method using block difference image and kalman filter in moving picture
저자
장희준한영준한헌수최영우고혜선
발행일
2005-04
저널명
한국지능시스템학회 논문지
15
2
페이지
163 ~ 172