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dc.contributor.author 김현덕 -
dc.contributor.author 김동주 -
dc.contributor.author 손명규 -
dc.contributor.author 이상헌 -
dc.date.accessioned 2018-07-11T12:09:35Z -
dc.date.available 2018-07-11T12:09:35Z -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/7762 -
dc.description.abstract 본 발명은 얼굴 자세 추정 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 얼굴 자세 추정 방법은 입력 영상으로부터 사용자의 얼굴 영역을 검출하는 단계; 상기 검출된 얼굴 영역의 화소를 ECSP(Exetended Center Symmetric Pattern) 값들로 변환하여 상기 얼굴 영역을 전처리하는 단계; 상기 전처리된 얼굴 영역으로부터 NDM(Neighboring Dependence Matrix)을 사용하여 특징 정보를 추출하는 단계; 및 상기 특징 정보를 기 학습된 분류기에 반영하여 패치 영상의 사용자의 얼굴 자세를 추정하는 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, ESCP 전처리 과정 및 NDM 특징 추출을 이용하는 랜덤 포레스트 인식기를 설계함으로써 빅데이터에서도 실시간으로 얼굴 자세 추정이 가능하다. 또한, 본 발명은 조명 변화에도 얼굴 자세 추정의 효율을 증대시킴으로써 조명 변화에 강인하다. -
dc.title 얼굴 자세 추정 장치 및 그 방법 -
dc.title.alternative APPARATUS FOR FACE POSE ESTIMATION AND METHOD THEREOF -
dc.type Patent -
dc.publisher.country KO -
dc.identifier.patentApplicationNumber 10-2013-0168428 -
dc.date.application 2013-12-31 -
dc.identifier.patentRegistrationNumber 10-1515308 -
dc.date.registration 2015-04-20 -
dc.contributor.assignee (재)대구경북과학기술원(100/100) -
dc.description.claim 얼굴 자세 추정 장치를 이용한 얼굴 자세 추정 방법에 있어서,입력 영상으로부터 사용자의 얼굴 영역을 검출하는 단계;상기 검출된 얼굴 영역의 화소를 ECSP(Exetended Center Symmetric Pattern) 값들로 변환하여 상기 얼굴 영역을 전처리하는 단계;상기 전처리된 얼굴 영역으로부터 NDM(Neighboring Dependence Matrix)을 사용하여 특징 정보를 추출하는 단계; 및 상기 특징 정보를 기 학습된 분류기에 반영하여 패치 영상의 사용자의 얼굴 자세를 추정하는 단계를 포함하며,상기 얼굴 자세를 추정하는 단계는,결정 트리 타입의 분류기들을 앙상블 형태로 결합한 랜덤 포레스트 분류기(Random Forest classifier)를 생성하는 데이터 학습단계를 포함하고,상기 데이터 학습 단계는,상기 특징 정보가 추출된 학습 데이터 집합에서 서브 집합을 랜덤하게 선택하는 단계;상기 결정 트리의 각 해당 노드에서 상기 서브 집합을 2개의 군으로 분류하는데 이용될 이진 분리 함수 집합을 랜덤하게 생성하는 단계;상기 이진 분리 함수에 대하여 상기 서브 집합을 상기 해당 노드에서 분기되는 좌측 노드와 우측 노드로 분할 한 뒤, 분할된 정도를 측정하는 정보 이득(Information Gain)을 계산하는 단계;상기 정보 이득 중에서 가장 큰 값을 가지는 이진 분리 함수를 해당 노드에 저장하는 단계; 및상기 이진 분리 함수에 의하여 분할된 좌측 노드 및 우측 노드에 대하여 상기 이진 분리 함수 집합의 생성, 정보 이득 계산 및 이진 분리 함수 저장의 과정을 반복하여 말단 노드를 생성하는 단계를 포함하는 얼굴 자세 추정 방법. -
dc.type.iprs 특허 -
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Division of Automotive Technology 3. Patents

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