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저자정보
김상훈 (숭실대학교) 정선태 (숭실대학교) 정수환 (숭실대학교) 김재민 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 대한전자공학회 2006년도 추계학술대회 논문집Ⅱ
발행연도
2006.11
수록면
865 - 869 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

AAM과 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 얼굴 인식 시스템
김상훈 ,  정선태 ,  정수환 외 3명 한국콘텐츠학회논문지 2007.02 학술저널

2006

AAM 및 가버 특징을 이용한 강인한 얼굴인식
김상훈 ,  정선태 ,  정수환 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a face recognition algorithm using AAM and Gabor features. Our proposed face algorithm is similar to EBGM. EBGM uses Gabor features which is well known to be robust with respect to a small variance in shape, scale, and rotation in images so that they are employed for feature vectors for many object detection and recognition algorithms. EBGM requires localization of face landmark points where Gabor feature vectors are extracted. However, Face landmark localization employed in EBGM is sensitive to initial points, and wrong landmarks affect face recognition rate AAM is known to be successfully applied to face alignment. In this paper, we first estimate landmark points using AAM and apply EBGM landmark localization method using the landmark estimation obtained in AAM as initial points. Then, it is found in experiments that such AAM+EBGM landmark localization method is much more robust than EBGM localization alone. Also, it is shown from this result that face recognition algorithm using this scheme performs better than the original EBGM.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가버특징 벡터 기반 특징점 검출
Ⅲ. AAM(Active Appearance Model) 기반
Ⅳ. AAM 및 가버 특징벡터에 기반한 얼굴인식
Ⅴ. 실험 및 결과 검토
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