얼굴 검출: 두 판 사이의 차이
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{{정리 필요|날짜=2014-01-28}}
'''얼굴 검출'''({{lang|en|face detection}})은 컴퓨터
<ref name='kanade_face'>{{cite doi|10.1109/CVPR.1996.517075}}</ref>
에 의해 정의되었다. 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위해 피라미드 영상을 생성한 후, 한 픽셀씩 이동하며 특정 크기(예, 20x20 픽셀)의 해당 영역이 얼굴인지 아닌지를 분류기(Neural Network, Adaboost, Support Vector Machine)로 얼굴인지 아닌지를 결정한다. 이 논문은 Neural Network을 사용하여 얼굴을 분류하였다.
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== 특징 ==
초기 얼굴 검출에 사용된 특징({{lang|en|feature}})는 영상에서 얼굴의 강도({{lang|en|intensity}})였다. 하지만 인종, 조명 등에 따라 성능이 좌우됨에 따라 이에 무관한 특징이 필요하게 되었다. <ref name='viola_jonse'/>는 하르 유사 특징({{lang|en|Haar-like feature}})을 사용하였다. 이후 국부 이진 패턴({{lang|en|Local Binary Pattern, LBP}}), Modified Census Transform(한글로 번역하기 힘듦) 등의 특징이 제안되었다.
== 분류기 ==
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