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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제42권 제5호
발행연도
2005.9
수록면
55 - 62 (8page)

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본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CA1영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 특징 계산

Ⅲ. 해마신경망 모델과 구현

Ⅳ. 얼굴 인식 실험

Ⅴ. 결론

참고문헌

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[학술지(정기간행물)] - / 1991. / Eigenfaces for face recognition 3 (1) : 71 ~ 86 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / Principles of Neural Science 4th edition google schola [학술지(정기간행물)] - / 2003.01 / Face recognition using LDA based algorithms 14 (1) : 195 ~ 200 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998. / Independent Component Analysis Theory and Application google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / PCA versus LDA : 228 ~ 233 google schola

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