메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제15권 제1호
발행연도
2005.4
수록면
247 - 250 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

SVDD 기반 노이즈 제거 기법을 이용한 얼굴 영상의 복원
강대성 ,  김종호 ,  박주영 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.07 학술대회자료
KPCA 기반 노이즈 제거 기법을 이용한 부분 손상된 얼굴 영상의 복원
강대성 ,  김종호 ,  박주영 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힘 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
#Occluded facial image #KPCA (Kernel Principal Components Analysis)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Kernel PCA 기법
3. 시뮬레이션 결과 및 분석
4. 결론 및 향후과제
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

K-means 클러스터링을 이용한 지역별 전동 모빌리티 수요 예측
박세준 ,  변영철 한국정보기술학회논문지 2021 .11
Feature extraction and machine learning model to improve reliability of object measurement
허효범 ,  채승병 ,  김근형 외 1명 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2021 .06
A Machine Learning-Based Signal Analytics Framework for Diagnosing the Anomalies of Centrifugal Pumps
김강휘 ,  강지훈 ,  박승환 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2021 .04
잡음 민감성이 향상된 주성분 분석 기법의 비선형 변형
허경용 ,  서진석 ,  이임건 한국컴퓨터정보학회논문지 2011 .04
Kernel PCA 기법을 이용한 Rotation Forest 성능 향상
심재웅 ,  강석호 ,  조성준 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2014 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-015014745