AAM기반 3차원 얼굴 모델링 성능 향상에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Improve Performance of AAM-based 3D Facial Modeling
• 발행기관: 한국IT마케팅학회
• 저자명: 박수인(Su In Park) 이기영(Ki Young Lee)
• 간행물 정보: 『The Journal of Information Technology and Management』Vol.2 No.3, 13~16쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 사회과학 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.09.30

영문 초록

AAM(Active Appearance Model)은 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 형태가 변형될 수 있는 객체를 모델링할 때, 매우 효과적인 생성 모델(Generative Model)이다. 특히 변형 가능한 3차원 얼굴 형상 모델링에서 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 유용하게 사용된다. 그러나 AAM알고리즘은 입력 영상의 초기 값에 민감하고 조명변화에 있어 특징점 검출 오류가 증가되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 Otsu의 방법을 통한 AAM의 문턱치 처리와 이중 문턱치 처리를 통한 피팅 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 AAM의 피팅 알고리즘 속도를 향상시키고 조명 변화에 대한 특징점 추출에 대한 오류율을 개선했음을 확인하였다.

목차

Abstract

1. 서론

2. 본문

3. 모의실험

4.결론

References

키워드

3D 얼굴 모델링 이중 문턱치 처리 Otsu의 방법 AAM