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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.2
- 수록면
- 48 - 52 (5page)
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본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영 방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특정 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (8)
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1. [학술지(정기간행물)] - M. Turk / 1991 / Eigenfaces for Recognition / J. Cognitive Neuroscience 3 (1) : 71 ~ 86
2. [학술지(정기간행물)] - P. N. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) 19 (7) : 711 ~ 720
3. [학술대회논문] - M. S. Bartlett / 1998 / Independent component representations for face recognition / Proceedings of the SPIE, Conference on Human Vision and Electronic Imaging III : 528 ~ 539
4. [학술지(정기간행물)] - P. Penev / 1996 / Local Feature Analysis: A General Statistical Theory for Object Representation / Network: Computation in Neural Systems 7 (3) : 477 ~ 500
5. [학술지(정기간행물)] - D. D. Lee / 1999 / Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization / Nature 401 : 788 ~ 791
2. [학술지(정기간행물)] - P. N. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) 19 (7) : 711 ~ 720
3. [학술대회논문] - M. S. Bartlett / 1998 / Independent component representations for face recognition / Proceedings of the SPIE, Conference on Human Vision and Electronic Imaging III : 528 ~ 539
4. [학술지(정기간행물)] - P. Penev / 1996 / Local Feature Analysis: A General Statistical Theory for Object Representation / Network: Computation in Neural Systems 7 (3) : 477 ~ 500
5. [학술지(정기간행물)] - D. D. Lee / 1999 / Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization / Nature 401 : 788 ~ 791
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