얼굴영역 검출의 개선을 위한 조명보정 = (The)Lighting compensation for the improvement of face territory detection

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 가. 연구 배경 및 목적 1
• 나. 연구 내용 및 구성 6
• 2. 기존의 얼굴검출 관련연구 8
• 가. 얼굴인식과 얼굴검출 8
• (1) 얼굴인식의 정의 8
• (2) 얼굴인식의 응용분야 9
• (3) 얼굴검출의 이해와 CMU 데이터베이스의 얼굴 10
• (4) 얼굴검출의 어려움 11
• (5) 현행 얼굴검출 최고기술 수준과 문제점 및 해결책 13
• (6) 미디언 필터링 (Median Filtering) 20
• 나. 아다부스트 알고리즘 21
• (1) Haar-like 웨이블릿 21
• (2) 아다부스트의 원리와 구조 24
• (3) Haar-like Feature와 cascade 구조를 이용한 얼굴검출 원리 30
• (4) 분류기의 학습 33
• (5) 연속적인 연결구조 34
• 다. 색상모델 36
• (1) RGB 모델 36
• (2) CMY/CMYK 모델 37
• (3) HSI 모델 39
• (4) YCbCr 모델 40
• (5) LAB 컬러공간 41
• 라. 얼굴 영역 검출 기술 표준화 동향 42
• (1) 지식 기반 방법 (Knowledge-based approach) 42
• (2) 특징 기반 방법 (Feature invariant approach) 43
• (3) 형판 정합 방법 (Integration of multiple feature approach) 43
• (4) 외형 기반 방법 (Appearance-based approach) 44
• 3. LCFD시스템의 구성 45
• 가. LCFD기법과 아다부스트 45
• 나. 제안하는 LCFD시스템의 구성 46
• 다. 화상 캡쳐 모듈 50
• 라. YCbCr 영상으로 변환 52
• 마. 차영상 기법 57
• 바. Glassfire 라벨링 61
• 사. LAB 컬러를 이용한 조명 보정 64
• (1) 변화가 없는 영상의 화면구성 71
• (2) 변화를 감지한 얼굴이 아닌 영상의 화면구성 72
• (3) 변화를 감지한 얼굴 영상의 화면구성 73
• (4) 프레임별 속도변화 화면구성 74
• 아. 아다부스트 기법을 이용한 얼굴검출 75
• 4. 실험 및 분석 78
• 가. 조명의 방향에 의한 실험 결과 79
• 나. 각도와 인원, 거리에 따른 실험 결과 83
• 5. 결 론 90
• 참 고 문 헌 (References) 92
• Abstract 96