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본 논문에서는 조명 변이에 강인하게 동작 할 수 있는 하이브리드 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이를 위해, 서로 다른 특성을 가진 조명 불변 특징 추출 방법으로부터 판별력 있는 특징들을 추출한다. 개별 방법들의 장점들을 효과적으로 활용하기 위해, 판별 거리 척도를 이용하여 각 특징들의 분별력을 측정하여 분별력이 높은 특징들로만 복합 특징을 구성하여 얼굴 인식에 사용한다. Multi-PIE, Yale B, AR, yale database들에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 모든 database에 대해 개별 조명 불변 특징 방법들보다 우수한 인식 성능을 보여 주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 하이브리드 얼굴 인식 방법
Ⅳ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
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[학술지(정기간행물)] - 조미영 / 2013 / LED 모니터 출력 영상과 실물 영상의 얼굴인식 성능 비교 / 전자공학회논문지 50 (5) : 144 ~ 149
[학술지(정기간행물)] - W. Zhao / 2003 / Face recognition : a literature survey / ACM computing surveys 35 (4) : 399 ~ 458
[학술지(정기간행물)] - M. Turk / 1991 / Eigenfaces for recognition / J. Cognitive Neuroscience 3 (1) : 71 ~ 86
[학술지(정기간행물)] - P. N. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs. fisherfaces : recognition using class specific linear projection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19 (7) : 711 ~ 720
[학술지(정기간행물)] - H. Cevikalp / 2005 / Discriminative common vectors for face recognition / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27 (1) : 4 ~ 13
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