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논문 기본 정보

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한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 韓國情報技術學會論文誌 제3권 제2호
발행연도
2005.5
수록면
69 - 75 (7page)

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이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 비교적 잘 알려진 얼굴형태에 기반을 둔 통계적 접근방식인 주성분 분석법과 지능형 분류기법의 하나인 다층신경망을 결합한 얼굴인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴영상에 대해 전처리 과정으로서 주성분 분석법을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. ORL DB의 얼굴영상을 통해 실험한 결과 95.29%의 인식률을 얻을 수 있었다.
#principal components analysis #error back-propagation algorithm #face recognition #multi-layer neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 인식기법
Ⅲ. 실험 및 결과분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
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