رسالة جامعية
結合人形特徵偵測與幾何分析應用於人臉姿態估測與手勢辨識 ; Integration of Human Feature Detection and Geometry Analysis for Real-time Face Pose Estimation and Gesture Recognition
| العنوان: | 結合人形特徵偵測與幾何分析應用於人臉姿態估測與手勢辨識 ; Integration of Human Feature Detection and Geometry Analysis for Real-time Face Pose Estimation and Gesture Recognition |
|---|---|
| المؤلفون: | 嚴逸緯, Yan, Yi-Wei |
| المساهمون: | 電機工程學系碩博士班, 王駿發, Wang, Jhing-Fa |
| سنة النشر: | 2009 |
| المجموعة: | National Cheng Kung University: NCKU Institutional Repository / 國立成功大學機構典藏 |
| مصطلحات موضوعية: | gesture recognition, human feature detection, geometry analysis, face pose estimation, 人臉姿態估測, 幾何分析, 人形特徵偵測, 手勢辨識 |
| الوصف: | 近年來，數位產品漸漸走入生活，在不同層面的智慧型人機介面之需求漸漸提高，使得各種與人臉處理相關的技術研究迅速地成長。人臉偵測、人臉辨識相關技術等系統已廣泛地應用於身份辨識、門禁監控管理與人機介面等領域。 在人臉相關的研究領域裡，應用於人機界面的人臉姿態估計技術中是一個非常熱門的題目。在本篇論文中，我們以人臉不同的角度做為分類，將3D空間中的人臉姿態分類到不同的類別，並提出了一個以物件偵測為基礎並結合幾何分析的人臉姿態估計系統，主要包括人臉偵測與姿態估計兩大程序。這個方法快速且不只考慮系統上的效能，也一併考慮到了系統之後的擴展性。我們將系統規劃成模組化的架構，這將對之後系統的進階開發有很大的幫助。在我們所提出的系統中，是藉由不同的人形特徵偵測，例如：人眼偵測、頭與肩膀偵測、正面臉偵測、側面臉偵測等，設定了9個對應的人臉，並為所使用的偵測器定義了偵測器陣列。由於快速的物件偵測技術，在低解析度下(320*240)的人形特徵可以準確的被系統偵測到。而在偵測器陣列設計的改善方面，我們設計了層級的偵測器陣列，目的為偵測畫面中感興趣的區域，由此種層級偵測器的方式，系統效能得到改善並可以即時有效地偵測出畫面中的人臉姿態。 在手勢辨識方面，我們以物件偵測的方式為基礎，再加上輸入影像的前處理，設計了一個手勢辨識系統，目前設計了兩種手勢方便做家電控制，在最後實驗結果中，我們用幾個影片來實際測試這個系統的偵測效率，並結合手勢辨識系統後再直接應用於《成大優質數位生活體驗屋》內做家電控制。它不但可以有效的偵測畫面上的人臉位置，還可以準確的提供人臉的方向，並依照所偵測的手勢內容對家電下達指令。這個研究主要是提出一個應用人臉姿態估計的方法，以後若再加上人臉姿態的訓練模型預訓練，則可以更準確的增加偵測的準確性，也就會是一個更完整的偵測方法。 ; In recent years the digital products have become more accessible to people The requirement of the different levels of intelligent human-machine interface is increased gradually and conduces to grow more and more related research of human face technique Face detection and face recognition technology applications such as identifications system access control monitoring systems Human-Computer Interactions (HCI) is more and more common in real life The survey of human face pose estimation a human face-related research field is a popular topic in HCI In this paper we divide the human faces into several viewpoint categories according to their poses in 3D and propose a system to estimate human face pose based on object detection and geometry analysis The system architecture includes two components: 1) Face detection 2) Face Pose estimation It is not only considered about performance but also the extension of the system by using the modular structure design We define 9-posed in this system by the human features detection such as eyes head and shoulders frontal face and profile face and we defined a detect array for these detectors Because of the fast object detection algorithm the features can be detected and get good detect rate in low resolution 320*240 To improve ... |
| نوع الوثيقة: | thesis |
| وصف الملف: | 145 bytes; application/octet-stream |
| اللغة: | English |
| العلاقة: | http://ir.lib.ncku.edu.tw/handle/987654321/93423Test; http://ir.lib.ncku.edu.tw/bitstream/987654321/93423/1Test/ |
| الإتاحة: | http://ir.lib.ncku.edu.tw/handle/987654321/93423Test http://ir.lib.ncku.edu.tw/bitstream/987654321/93423/1Test/ |
| رقم الانضمام: | edsbas.91E167C1 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| الوصف غير متاح. |