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(신경망(Neural Network), 아다부스트(Adaboost), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 등)로 얼굴인지 아닌지를 결정한다. 이 논문은
Viola와 Jones는 얼굴 검출과 관련된 논문을 2004년 작성하였다.<ref name='viola_jonse'>{{cite doi|10.1007/978-3-540-74549-5_4}}</ref> 이 논문은 Adaboost 분류기를 사용하였고, Neural Network보다 좋은 성능을 보였고, 현재 사용되는 대부분의 얼굴 검출 기술의 기본이 되었다. 대표적인 open source인 OpenCV에서 사용하는 얼굴 검출 알고리즘 또한 위의 논문을 바탕으로 개발되었다.<ref>http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html</ref>
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== 분류기 ==
입력 영상을 특징으로 변환한 후 분류기를 이용하여 얼굴 여부를 분류한다. <ref name='kanade_face'/>는 신경망을 이용하여 분류하였고, <ref name='viola_jonse'/>는
== 응용 ==
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