The Analysis of Efficient Particle Number and Windows Size for Particle Filter based Face Tracking

파티클 필터 기반 얼굴추적을 위한 효율적 파티클 수과 윈도우즈 크기 분석

  • Na, in-seop (School of Electronics & Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kim, soo-hyung (School of Electronics & Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Lee, guee-sang (School of Electronics & Computer Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kim, young-chul (School of Electronics & Computer Engineering, Chonnam National University)
  • 나인섭 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김수형 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 이귀상 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김영철 (전남대학교 전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2016.05.20

Abstract

드론의 헬리캠, 스마트폰의 카메라를 통해 얼굴영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 지속적으로 추적하는 것은 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 특히 색상기반의 파티클 필터를 사용하는 얼굴추적기법은 빠르고 효과적이나 사용되는 파티클의 수와 윈도우즈의 크기 간의 상간관계는 연구된 바가 없다. 이 논문에서는 색상기반 파티클 필터를 이용하여 얼굴추적 시스템을 구축하고 파티클의 수와 윈도우즈의 크기간의 상관관계를 1집단부터 5집단에 대해 윈도우즈의 크기와 파티클의 수를 변화하며 인식률의 상관관계를 살펴보았다. 파티클의 수는 10부터 120개, 윈도우즈 크기는 20픽셀부터 200픽셀에 대해 실험한 결과 실험의 파티클의 수와 윈도우즈 크기는 인식률에 의미 있는 영향이 없음을 확인했다.

Keywords