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      Adaptive boosting을 이용한 실시간 얼굴 검출 시스템 = (A) real-time face detection system using adaptive boosting

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      https://www.riss.kr/link?id=T8596486

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      For the purpose of the real-time face detection system, we used to image from the camera. We use a training algorithm of Adaptive Boosting based on the three type of Haar-wavelet features. Adaptive Boosting algorithm's defect is that it takes very long time and even if one of training data changes, retraining is needed. So we have proposed a training system of lower training time and robust to changing the training data. The training procedure is separated according to each level, so informative date applied to next stage recursively. Therefore, we have created strong classifier which has robust detection rates using lower training time and data. Experimental results show that our system is robust to various face and illumination change at real-time image data.
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      For the purpose of the real-time face detection system, we used to image from the camera. We use a training algorithm of Adaptive Boosting based on the three type of Haar-wavelet features. Adaptive Boosting algorithm's defect is that it takes very lon...

      For the purpose of the real-time face detection system, we used to image from the camera. We use a training algorithm of Adaptive Boosting based on the three type of Haar-wavelet features. Adaptive Boosting algorithm's defect is that it takes very long time and even if one of training data changes, retraining is needed. So we have proposed a training system of lower training time and robust to changing the training data. The training procedure is separated according to each level, so informative date applied to next stage recursively. Therefore, we have created strong classifier which has robust detection rates using lower training time and data. Experimental results show that our system is robust to various face and illumination change at real-time image data.

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      목차 (Table of Contents)

      • 목차
      • 제1장 서론 = 1
      • 제2장 전체 시스템 개요 = 2
      • 제3장 얼굴 검출 = 3
      • 3.1 전 처리 단계 = 4
      • 목차
      • 제1장 서론 = 1
      • 제2장 전체 시스템 개요 = 2
      • 제3장 얼굴 검출 = 3
      • 3.1 전 처리 단계 = 4
      • 3.1.1 인테그랄 이미지 = 4
      • 3.1.2 Harr 웨이블릿 특징 = 5
      • 3.2 학습 단계 = 6
      • 3.2.1 Adaptive Boosting 알고리즘 = 7
      • 3.3 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법 = 10
      • 제4장 실험 = 14
      • 제5장 결론 및 추후 연구과제 = 15
      • 제6장 실험결과 = 16
      • 제7장 참고문헌 = 19
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