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본 논문에서는 얼굴 영상의 지역 정보를 효과적으로 활용하기 위해, 부분 영상에 대한 다중 해상도 히스토그램을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존 DFD의 경우 단일 크기로 나누어진 부분 영역의 히스토그램을 통합하여 유사도를 비교하나, 이는 부분 가림이나 조명변이로 인해 변형된 영역이 단일 부분 영역 내에서 발생하지 않고 여러 개의 부분 영역에 걸쳐 발생할 수 있기 때문에, 지역 정보들의 특성을 활용하는 데에 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 각각의 부분 영역에 대해 다중 해상도로 분할하여 여러 종류의 크기에 해당하는 부영역의 히스토그램을 사용함으로써, 인식 과정에서 지역 정보의 손실을 최소화하고자 하였다. YaleB, AR, CAS-PEAL-R1 데이터베이스에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 제안한 방법이 여러 종류의 변이가 있는 경우에 인식 성능을 향상시키는 것을 확인 할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
D. Lowe,Distinctive Image Features From Scale-invariant Keypoints,International Journal of Computer Vision, Vol. 60, no. 2, pp. 91-110, 2004.
K. Mikolajczyk and C. Schmid,A Performance Evaluation of Local Descriptors,IEEE Trans., Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 27, no. 10, pp. 1615-1630, 2005.
H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars and L.V. Gool, Speeded Up Robust Features (SURF),Computer Vision and Image Understanding, Vol. 110, no. 3, pp. 346–359, 2008.
Z. Ramin and J. Woodfill.Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence,Lecture Notes in Computer Science (European Conf. Computer Vision), Vol. 801, pp. 618-629, 1994.
B. Fröba and A. Ernstm,Face Detection with the Modified Census Transform,in Proc. IEEE Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 91-96, May 2004.
K. Mikolajczyk and C. Schmid,A Performance Evaluation of Local Descriptors,IEEE Trans., Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 27, no. 10, pp. 1615-1630, 2005.
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