• Title/Summary/Keyword: 얼굴검출

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A Fast and Accurate Face Detection and Tracking Method by using Depth Information (깊이정보를 이용한 고속 고정밀 얼굴검출 및 추적 방법)

  • Bae, Yun-Jin;Choi, Hyun-Jun;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.37 no.7A
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    • pp.586-599
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    • 2012
  • This paper proposes a fast face detection and tracking method which uses depth images as well as RGB images. It consists of the face detection procedure and the face tracking procedure. The face detection method basically uses an existing method, Adaboost, but it reduces the size of the search area by using the depth image. The proposed face tracking method uses a template matching technique and incorporates an early-termination scheme to reduce the execution time further. The results from implementing and experimenting the proposed methods showed that the proposed face detection method takes only about 39% of the execution time of the existing method. The proposed tracking method takes only 2.48ms per frame with $640{\times}480$ resolution. For the exactness, the proposed detection method showed a little lower in detection ratio but in the error ratio, which is for the cases when a detected one as a face is not really a face, the proposed method showed only about 38% of that of the previous method. The proposed face tracking method turned out to have a trade-off relationship between the execution time and the exactness. In all the cases except a special one, the tracking error ratio is as low as about 1%. Therefore, we expect the proposed face detection and tracking methods can be used individually or in combined for many applications that need fast execution and exact detection or tracking.

The Real-Time Face Detection and Tracking System based on Skin-Color (색상에 기반한 실시간 얼굴 검출 및 추적 시스템)

  • 임옥현;이우주;이배호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.751-753
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    • 2004
  • 본 논문에서 색상을 기반으로 한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라 상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 검출 알고리즘은 얼굴색의 특징인 피부색상을 이용하여 후보영역을 검출하고 후보 영역에서 얼굴형태의 특징인 타원 형태를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출하였다. 얼굴 추적은 영상에서 검출된 얼굴의 크기 및 위치 정보와 Pan-Tilt 카메라의 위치정보를 이용하여 항상 얼굴이 카메라의 중심에 위치하도록 하였다. 우리는 실제 실험에서 초당 10프레임 이상의 실시간 얼굴 검출 및 추적에 성공하였다.

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The Real-Time Face Detection and Tracking System using Pan-Tilt Camera (Pan-Tilt 카메라를 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적 시스템)

  • 임옥현;김진철;이배호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.814-816
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    • 2004
  • 본 논문에서는 웨이블릿을 이용한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 얼굴 검출을 위해 다섯 종류의 간단한 웨이블릿을 사용하여 특징을 추출하였고 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 계층적 분류기를 통하여 추출된 특징들 중에서 얼굴을 검출하는데 강인한 특징들만을 모았다. 이렇게 만들어진 특징집합들을 이용하여 입력받은 영상에서 초당 20프레임의 실시간으로 얼굴을 검출하였고 영상에서 얼굴 위치와 Pan-Tilt 카메라 위치를 계산하여 실시간으로 움직임을 추적하는데 성공하였다.

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Wavelet Transform based Robust Face Detection (명암변화에 강한 웨이블릿 변환 기반의 얼굴검출)

  • Cho, Chi-Young;Kim, Soo-Hwan
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.1
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    • pp.489-492
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    • 2005
  • In this paper, we present a system for robust face detection based on wavelet transform using the standard models of image distortion. In the previous works, it was known to be difficult to treat a distorting of image information such as noises and light of the images obtained by a still camera and a movie camera. we analyze the high frequence information by using wavelet transform. This information is used for testing the image distortion and constructing the standard models of image distortion. The experimental results show that our extracting method based on standard models of image distortion is very effective.

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Face Detection using Color Information and AdaBoost Algorithm (색상정보와 AdaBoost 알고리즘을 이용한 얼굴검출)

  • Na, Jong-Won;Kang, Dae-Wook;Bae, Jong-Sung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.12 no.5
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    • pp.843-848
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    • 2008
  • Most of face detection technique uses information from the face of the movement. The traditional face detection method is to use difference picture method ate used to detect movement. However, most do not consider this mathematical approach using real-time or real-time implementation of the algorithm is complicated, not easy. This paper, the first to detect real-time facial image is converted YCbCr and RGB video input. Next, you convert the difference between video images of two adjacent to obtain and then to conduct Glassfire Labeling. Labeling value compared to the threshold behavior Area recognizes and converts video extracts. Actions to convert video to conduct face detection, and detection of facial characteristics required for the extraction and use of AdaBoost algorithm.

Implementation of a face detection algorithm for the identification of persons (동영상에서 인물식별을 위한 얼굴검출 알고리즘 구현)

  • Cho, Mi-Nam;Ji, Yoo-Kang
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.21 no.1
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    • pp.85-91
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    • 2011
  • The technique, which is able to detect and recognize characters in videos such as a movie or TV drama, can be used for applications which are database management of a general user's facial images for the suppliers of PVR(personal video recorder), mobile phones, and multimedia, etc. In this paper, we propose a face detection algorithm. It searches the character through cast indexing when the scene is changed in video. It is consisted of three stages. The first step is the detection-step of the scene change after producing a paused image. The second step is the face detection-step using color information. The final step is the detection-step which detects its features by the facial boundary. According to the experimental result, it has detected faces in different conditions successfully and more advanced than the existing other one that are using only color information.

The Development of Face Detection Algorithm using the Circular Projection (원형 투영을 이용한 얼굴 검출 알고리즘의 개발)

  • Jeong, Seok-Hoon;Joung, Lyang-Jae;Kim, Jang-Hui;Kang, Dae-Seong
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • pp.229-232
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    • 2005
  • 컴퓨터 비전을 기반으로 하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(Human computer Interaction, HCI)에 대한 연구는 영상처리 분야에서 큰 축을 담당하고 있으며, 특히 얼굴인식 연구는 HCI 분야에서 가장 중요한 영역들 중의 분야이다. 이러한 얼굴인식 기반의 HCI 시스템을 구현하기 위해서는 영상 내에 존재하는 얼굴을 정확히 검증하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 피부색상과 원형 투영 과정에 의한 특징 추출을 이용한 특징점 기반의 얼굴 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴검출 기법은 얼굴의 크기 및 평면적 회전(rotation)에 대하여 강인한 얼굴검출 성능을 보여준다.

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Face Detection using Goal-Directed Attention Based on Integration of Top-Down Cue and Bottom-Up Saliency (상향식 돌출과 하향식 단서 결합 기반 목표 지향적 주의집중모델을 이용한 얼굴검출)

  • Lee, Yu-Bu;Lee, Suk-Han
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.329-331
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    • 2012
  • 본 논문에서는 영상에서의 시각적 자극의 특징에 의한 돌출과 특정 대상에 관련한 단서들간의 상호작용에 기반하여 얼굴을 검출하는 주의집중모델을 제안한다. 제안하는 모델은 얼굴에 대한 하향식 다중 단서로 모양(shape), 피부색(skin color), 밝기(luminance), 거리에 대응하는 크기, 깊이 등을 사용하며 이들 단서들이 상향식 프로세스와의 상호작용을 통해 목표하는 얼굴을 검출하도록 유도하는 상향식/하향식 결합에 기반한다. 제안하는 방법은 크기 및 회전변화를 갖는 다수의 얼굴을 포함한 영상에서 얼굴검출을 수행함으로써 성능을 검증하였다.

Adaboost Based Face Detection Using Two Separated Rectangle Feature Mask (분리된 두 사각 특징 마스크를 이용한 Adaboost 기반의 얼굴 검출)

  • Hong, Yong-Hee;Chung, Hwan-Ik;Han, Young-Joon;Hahn, Hern-Soo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.1855_1856
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    • 2009
  • 본 논문은 Haar-like 마스크와 유사한 특징을 갖지만 두 사각형 영역의 크기와 위치를 제한하지 않는 분리된 두 사각 특징 마스크를 이용한 Adaboost 기반 얼굴검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 Haar-like 특징이 단순히 두 사각 영역의 화소값들의 차를 구함으로써 계산이 용이하나 인접한 두 사각 영역으로 한정함으로써 고품질 특징을 얻기 어렵다. 이런 Haar-like 특징마스크의 내재된 문제점을 개선하기 위해, 제안하는 특징 마스크는 다양한 크기와 분리된 두 사각 영역을 갖는 형태로 고품질의 특징을 얻는다. 고품질의 특징은 Adaboost 알고리즘의 약 분류기(weak classifier)의 성능을 학습단계부터 높여 전반적으로 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 제안하는 분리된 두 사각 특징을 이용한 adaboost 기반 얼굴검출 기법의 우수성을 다양한 실험을 통해 검증하였다.

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Face Detection Algorithm Using Color Distribution Matching (영상의 색상 분포 정합을 이용한 얼굴 검출 알고리즘)

  • Kwon, Seong-Geun
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.8
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    • pp.927-933
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    • 2013
  • Face detection algorithm of OpenCV recognizes the faces by Haar matching between input image and Haar features which are learned through a set of training images consisting of many front faces. Therefore the face detection method by Haar matching yields a high face detection rate for the front faces but not in the case of the pan and deformed faces. On the assumption that distributional characteristics of color histogram is similar even if deformed or side faces, a face detection method using the histogram pattern matching is proposed in this paper. In the case of the missed detection and false detection caused by Haar matching, the proposed face detection algorithm applies the histogram pattern matching with the correct detected face area of the previous frame so that the face region with the most similar histogram distribution is determined. The experiment for evaluating the face detection performance reveals that the face detection rate was enhanced about 8% than the conventional method.