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확장된 계곡에너지를 이용한 얼굴특징점 검출
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  • 확장된 계곡에너지를 이용한 얼굴특징점 검출
저자명
박인규,안보혁,최규석,Park. In-Kyu,Ahn. Bo-Huck,Choi. Gyoo-Seok
간행물명
한국인터넷방송통신·TV학회논문지
권/호정보
2009년|9권 3호|pp.187-192 (6 pages)
발행정보
한국인터넷방송통신학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문은 좀 더 세밀한 얼굴의 특징점을 검출하기 위하여 계곡에너지[1]를 확장한 확장형 계곡에너지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 계곡에너지는 먼저 화소간의 밝기의 차이를 측정하는 계곡 마스크의 크기를 고정시키지 않고 가변의 형태로 구성하였다. 다음으로 여러 마스크에 따라 발생된 서로 다른 값들을 누적시킴으로써 계곡에너지의 특징점의 정보를 다양화시켰다. 결국 환경변화에 보다 유연한 계곡에너지를 구할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 많은 영상에 적용하여 실험한 결과 98% 이상의 얼굴특징 영역을 추출할 수 있었다.

기타언어초록

In this paper the extended algorithm of valley energy was proposed In order to detect the robust features of the face The proposed energy had the variable type without the constant size of valley mask for measuring the gray value among pixels By accumulating the results generated by the various masks the information of valley energy was so diversified. Then the robust energy which is independent of the environments was maded. The various experiments proved that The proposed method showed the detection rate of 98 percentage in the features of the face region.