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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제11호
발행연도
2006.11
수록면
936 - 941 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

레티넥스 모델과 조명-반사율 모델의 조명 보상 성능 비교 연구
정지년 ,  양현승 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2006.11 학술저널

2005

대상인식의 조명보상을 위한 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델의 비교 연구
정지년 ,  양현승 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
#조명 보상 #레티넥스 모델 #조명-반사율 모델 #Illumination compensation #Retinex model #Illumination-reflectance model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 영상 기반의 조명 보상 모델
3. 얼굴 인식에 대한 비교 실험
4. 결론
참고논문

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1997 / Face recognition : The problem of compensating for changes in illumination direction 19 : 721 ~ 732 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1998. / Comparing Images Under Variable Illumination : 610 ~ 617 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / class-based re-rendering and recognition with varying illuminations 23 (2) : 129 ~ 139 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Illumination-Based Image Synthesis: Creating Novel Images of Human Faces Under Differing Pose and Lighting : 47 ~ 54 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 200302 / Lambertian Reflectance and Linear Subspaces 25 (2) : 218 ~ 233 google schola

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허용석 ,  이경무 ,  이상욱 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2008 .11

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