미러영상 특징을 이용한 Joint Bayesian 개선 방법론

한성휴; 안정호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한성휴 (Korea University of Technology and Education) 안정호 (Kangnam University)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제16권 제5호

발행연도: 2015.10

수록면: 671 - 680 (10page)

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Joint Bayesian 방법론[1]은 2012년 발표된 이후 최근까지 최고 성능을 보이는 거의 모든 얼굴인식 알고리즘에서 이진 분류를 위해 사용되고 있지만, 지금까지 이를 개선한 알고리즘은 2D-JB[2] 외에 거의 발표되지 않았다. 우리는 본 논문에서 주어진 얼굴 영상과 이를 좌우 반전시킨 미러 영상을 함께 고려함으로써 Joint Bayesian 방법론의 성능을 향상시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 일반적인 패턴인식에서 결정함수 값이 결정경계 또는 임계치에 가까운 경우 오류가 발생할 확률이 높다. 제안한 방법론은 미러영상의 특징을 이용하여 결정함수 값을 결정경계로부터 멀어지게 함으로써 오류를 줄이는 방법이다.
우리는 LFW DB를 이용한 실험을 통해 제안한 JB 개선 방법론이 기존 JB 방법론보다 1%이상 높은 인식률을 보임을 입증하였다. LFW DB를 이용한 기존 연구들에서 성능을 1% 높이기 위해 많은 학습데이터가 필요했음을 감안할 때, 제안한 방법론은 큰 의미가 있다고 볼 수 있다.

#얼굴인식 #JB 방법론 #2차원 JB 방법론 #미러영상 #LFW 데이터베이스 #Face recognition #Joint Bayesian method #2D-JB method #mirror image #LFW DB

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - D. Chen / 2012 / Bayesian Face Revisited : A Joint Formulation / Proc. ECCV, pp : 566 ~ 579

[학술지(정기간행물)] - S. Han / 2015 / Two-dimensional Joint Bayesian method for face verification / Journal of Information Processing Systems

[보고서] - G. Huang / 2007 / Labeled Faces in the Wild: A Database for Studying Face Recognition in Unconstrained Environments

[학술대회논문] - X. Cao / 2013 / A practical Tranfer Learning Algorithm for Face Verification / Proc. ICCV : 3208 ~ 3215

[학술대회논문] - D. Chen / 2013 / Blessing of Dimensionality : High-dimensional Feature and Its Efficient Compression for Face Verification / Proc. CVPR : 3025 ~ 3032

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한성휴

소속기관 Korea University of Technology and Education

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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안정호

소속기관 강남대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 사회과학 > 사회학 > 사회복지학

논문수 30 이용수 4,510

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