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대한전자공학회 전자공학회논문지-IE 전자공학회논문지 TE편 제38권 제4호
발행연도
2001.12
수록면
122 - 129 (8page)

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이 논문에서는 DCT와 신경망 기반 얼굴인식을 제안한다. 이를 위해 조도 및 거리가 일정한 환경에서 256×256 그레이 스케일 이미지로 영상을 획득한 후 가우시안 필터를 이용하여 잡음을 제거하였다. 비디오 카메라로 획득된 두 개의 영상 중 한 영상은 배경영상이고 또 하나의 영상은 얼굴이 포함된 영상이다. 먼저 두 개의 영상에 대해 차영상을 구한 후 얼굴 영상을 분할하였다. 다음으로 차영상을 팽창한 후 축소하여 잡음을 제거한 후 얼굴영상을 분할하였다. 그리고 얼굴영역에서 사각영역을 추출한 후 DCT를 수행하였다. 사각영역은 얼굴의 특징이 모두 포함된 특징영역으로 눈, 눈썹, 코, 입술 등이 포함되어 있다. DCT 변환 후에 특징 벡터를 추출하였고 특징벡터는 정규화된 후 신경망의 입력벡터로 이용되었다. 30명의 사람에 대해 시뮬레이션 한 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 영상에 대해서는 92%의 인식률을 보였다.

목차

1. 서론

2. 얼굴 분할 알고리즘

3. DCT 기반 특징추출 알고리즘

4. 시뮬레이션

5. 결론

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