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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2005.10
수록면
581 - 587 (7page)

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본 논문에서는 1차 모멘트와 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 조합한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것이며, 이는 얼굴을 중심 이동하여 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 통계적으로 독립인 얼굴특징들의 집합인 기저 영상을 빠르게 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48개 (12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 설험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 전처리과정을 거치지 않는 단순히 독립기저영상만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성올 측정할 수 있었다.
#중심이동 #1차 모멘트 #독립성분분석 #고정점 알고리즘 #독립기저영상

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 영상의 중심이동과 독립기저영상의 추출
3. 실험 및 결과분석
4. 결론
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저자소개

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