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초록
눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.
키워드
Eye Localization; Gabor Features Vectors; Eye Model Bunch; Multi-Scale Approach; Gabor Wavelets; 눈좌표 검출; 가버 특징 벡터; 눈 모델 번치; 다중스케일; 가버 웨이블렛
- 제목
- 다중 스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출
- 제목 (타언어)
- Eye Localization based on Multi-Scale Gabor Feature Vector Model
- 저자
- 김상훈; 정선태; 정수환; 오두식; 김재민; 조성원
- 발행일
- 2007-01
- 저널명
- 한국콘텐츠학회 논문지
- 권
- 7
- 호
- 1
- 페이지
- 48 ~ 57
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국콘텐츠학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 10 페이지
- ISSN
- P 1598-4877