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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.12
- 수록면
- 417 - 424 (8page)
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본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 또한 검출한 얼굴영역은 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 지능형 분류기법의 하나인 다층 신경망을 결합한 얼굴 인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴 영상에 대해 전처리 과정으로서 PCA을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법과 비교한 결과 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 향상된 인식 성능을 보였다. 또한 학습률에 따른 인식률에 변화를 실험하여 가장 최적의 학습률의 값을 도출하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 전체 시스템 구성도
3. 얼굴 검출 알고리즘
4. 얼굴 인식 알고리즘
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Rodrigo de Luis-Garcia / 2003 / Biometric identification systems / J Signal Processing 83 (12) : 2539 ~ 2557
2. [학술대회논문] - Z. Zang / 1998 / Comparison between Geometry-Based and Gabor Wavelets-Based Facial Expression Recognition Using Multi-Layer Perceptron / Proceedings of Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition : 454 ~ 459
3. [학술지(정기간행물)] - Hiroshi Murase / 1995 / Visual Learning and Recogntion 3-D object from appearance / international journal of Computer Vision 14
4. [학술대회논문] - Paul Viola / 2001 / Robust real time objectdetection / International Conference on Computer Vision
5. [학술대회논문] - S.Z. Li / 2002 / Statistical Learning of Multi-View Face Detection / Proc. 7th European Conference on Computer Vision, Copenhagen
2. [학술대회논문] - Z. Zang / 1998 / Comparison between Geometry-Based and Gabor Wavelets-Based Facial Expression Recognition Using Multi-Layer Perceptron / Proceedings of Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition : 454 ~ 459
3. [학술지(정기간행물)] - Hiroshi Murase / 1995 / Visual Learning and Recogntion 3-D object from appearance / international journal of Computer Vision 14
4. [학술대회논문] - Paul Viola / 2001 / Robust real time objectdetection / International Conference on Computer Vision
5. [학술대회논문] - S.Z. Li / 2002 / Statistical Learning of Multi-View Face Detection / Proc. 7th European Conference on Computer Vision, Copenhagen
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