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평균이동 기법을 이용한 랜덤포레스트 기반 실시간 얼굴 특징점 추적
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 장성걸 | - |
| dc.contributor.author | 박종일 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-14T01:50:10Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-14T01:50:10Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2017-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/152115 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 평균이동 (mean shift) 기법을 이용하여 랜덤포레스트 (random forest) 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 (facial features tracking) 방법을 제안한다. 우선, 눈의 위치를 이용하여 검출된 얼굴영역을 적절한 크기와 위치로 개선하여 랜덤포레스트를 이용한 얼굴 특징점 추적 알고리즘이 받는, 얼굴검출 (face detection) 과정에 얻어지는 얼굴영역 상자 (face bounding box) 크기와 위치의 영향을 감소 하였다. 또한 랜덤포레스트의 얼굴 특징점 추정결과에서 추정평균 대신 평균이동기법을 이용하여 잘못된 추정결과들을 제거하고 제대로 된 추정결과만 사용하여 얼굴 특징점 검출 정확도를 개선하였다. 따라서 제안하는 방법들을 이용하여 기존의 랜덤포레스트 기반 얼굴 특징점 검출 기법의 성능을 제고하고 실시간으로 얼굴 특징점을 추적할 수 있다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국방송미디어공학회 | - |
| dc.title | 평균이동 기법을 이용한 랜덤포레스트 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 | - |
| dc.title.alternative | Real Time Face Tracking Method based Random Regression Forest using Mean Shift | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 박종일 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2017 년 한국방송·미디어공학회 하계학술대회, pp.89 - 90 | - |
| dc.relation.isPartOf | 2017 년 한국방송·미디어공학회 하계학술대회 | - |
| dc.citation.title | 2017 년 한국방송·미디어공학회 하계학술대회 | - |
| dc.citation.startPage | 89 | - |
| dc.citation.endPage | 90 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07221480 | - |
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
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