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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종범 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제7호
발행연도
2015.7
수록면
1,104 - 1,113 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation

목차

Abstract
1. 서론
2. 2차원 이미지의 전처리 과정
3. 다항식 기반 RBFNNs 패턴분류기의 구조 및 학습방법
4. 최적화된 RBFNNs패턴분류기의 설계
5. 실험 및 결과고찰
6. 결론
References

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