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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구영애 소현주 (경북대학교) 김남철 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 第48卷 SP編 第3號
발행연도
2011.5
수록면
19 - 29 (11page)

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지금까지 많은 얼굴 인식 방법들이 제안되었으나, 대부분의 방법들은 특징추출 과정 없이 입력 영상을 1차원 형태의 벡터로 변형한 것을 1차원 특징 벡터로 사용하거나 또는 입력 영상 자체를 특징 매트릭스로 사용하였다. 이와같이 영상 자체를 특징으로 사용하면 조명변화가 심한 데이터베이스에서는 성능이 좋지 않는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 조명변화에 효과적인 그래디언트와 상관관계의 국부통계를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. BDIP(block difference of inverse probabilities)는 그래디언트의 국부 통계이다. 그리고 BVLC(block variation of local correlation coefficients)의 두 타입은 상관관계의 국부 통계이다. 입력영상이 얼굴인식 시스템에 들어 오면 먼저 BDIP, BVLC1, BVLC2의 특징 영상을 추출하고 융합한 후, (2D)2 PCA 변환을 거쳐 특징 매트릭스를 얻어서 훈련특징 매트릭스와의 거리를 구하여 최근린 분류기를 이용하여 얼굴 영상을 인식한다. 네 가지 얼굴 데이터베이스, FERET, Weizmann, Yale B, Yale에 대한 실험결과로부터, 제안한 방법이 실험한 여섯 가지 방법 중에서 조명과 얼굴 표정의 변화에 가장 견실하다는 것을 알 수 있었다.
#face recognition #local gradient #local correlation #(2D)² PCA

목차

요약
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. TYPICAL FACE RECOGNITION METHODS AND THEIR FEATURES
Ⅲ. PROPOSED METHOD
Ⅳ. EXPERIMENT RESULTS
Ⅴ. CONCLUSIONS
REFERENCE
저자소개

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - W. Zhao / 2003 / Face recognition: A literature survey / ACM Computing Surveys 35 (4) : 399 ~ 458 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 김상룡 / 1999 / 얼굴인식 기술동향 / 대한전자공학회 전자공학회지 26 (11) : 32 ~ 41 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - M. Turk / 1991 / Face recognition using eigenfaces / Computer Visionand Pattern Recognition : 568 ~ 591 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. S. Bartlett / 2002 / Face recognition by independent component analysis / IEEE Trans. Neural etworks 13 (6) google schola 5. [학술지(정기간행물)] - J. Yang / 2005 / Is ICA significantly better than PCA for face recognition / Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision 1 : 198 ~ 203 google schola

이 논문의 저자 정보

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