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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
치엔징천 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제8권 제3호
발행연도
2010.3
수록면
45 - 51 (7page)

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얼굴인식은 패턴인식 분야에서 중요한 어플리케이션뿐만 아니라 가장 어려운 문제이다. 커널 주성분분석(KPCA) 알고리즘은 특징추출의 속도가 빠르고, 특정 정보를 충분하게 보유하는 장점을 가지고 서포트 벡터머신(SVMs)은 통계학습이론에 기반한 새로운 기계학습방법이고 분류, 회귀 또는 노벨티 탐지 관련 학습에서 갈수록 인기가 있는 도구가 되고 있다. 본 논문에서는 먼저 커널 주성분분석(KPCA)을 이용하여 얼굴영상을 특징추출하고 SVM를 이용하여 SVM 모델을 훈련하고 테스트 영상을 식별한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위하여 영국 Cambridge에 있는 AT&T연구소에서 제공하는 ORL(Olivetti Research Laboratory) 데이터베이스와 The Yale Face Database B를 가지고 실험을 하였다. 실험결과, 제안된 방법이 KPCA방법과 SVM의 혼합방법은 PCA와 SVM의 혼합방법에 비해 검색률이 우수함을 알 수 있었다.
#face recognition #principal component analysis #kernel-PCA #support vector machines #LibSVM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상 특징 추출
Ⅲ. SVM 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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1. [학술지(정기간행물)] - G.Yang / 1994 / Human Face detection in complex background / Pattern Recognition 27 (1) : 53 ~ 63 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Zhao,W / 2003 / Face recognition: a literature survey / ACM Computing Surveys 35 (4) : 399 ~ 458 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 박현남 / 2000 / 조명의 영향을 최소화하기 위한 저처리 기법이 적용된 얼굴 인식 / 한국정보처리학회 논문지 7 (3) : 1000 ~ 1012 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Turk / 1991 / Eigenfaces for Recognition / Journal of Cognitive Neuroscience 3 (1) : 71 ~ 86 google schola 5. [단행본] - B. Scholkopf / 1999 / Kernel Principal Component Analysis / MIT Press : 327 ~ 352 google schola

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