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학술저널
저자정보
Kun Zhou (The University of Suwon) Sung-Kwun Oh (The University of Suwon)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
27 - 33 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.1.27

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본 연구에서는 방사형 기저함수 신경회로망을 얼굴 인식 시스템의 분류기로 사용하였다. 이 시스템은 각각 전처리 알고리즘 및 인식알고리즘이라는 두 개의 모듈로 구성된다. 데이터 전처리 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)가 얼굴인식 분야에 적용되는 일반적인 방법이다. 그러나, PCA 전처리 이외의 다른 효과적인 전처리 방법이 이 연구에서 사용된다. 부과적으로 새로운 특징추출 방법들이 소개된다. 즉 로컬 이진화 패턴(LBP-PCA), 선형 판별 분석(LDA), (2D)PCA 및 ICA와 같은 그러한 여러가지의 전처리 방법을 통해 비교해석이 다루어진다. 방사형 기저함수 신경 회로망 (RBFNNs)은 조건부, 결론부 및 추론부로 구성됩니다. 퍼지 규칙의 조건 부분에서 입력 공간은 퍼지 C- means (FCM) 알고리즘을 사용하여 퍼지클러스터링으로 분할된다. 규칙의 결론 부분에서 연결 가중치는 상수항, 1차 선형식 및 2차식 세 가지 종류를 사용한다. 실험결과는 대표적인 얼굴 데이터를 사용하여 얻어진다.
#주성분 분석(PCA) #독립 성분 분석(ICA) #로컬 바이너리 패턴(LBP-PCA) #선형 판별 분석(LAD) #(2D)PCA #방사형 기저함수 신경 회로망 (RBFNNs)

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Preprocessing of face image
3. Several methods of features extraction
4. Intelligent pattern classifier
5. Experimental studies
6. Conclusion
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Jin-Yul Kim and Yong-Seok Kim, “Face Tracking and Recognition in Video with PCA-based Pose-Classification and (2D)²PCA recognition algorithm,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 23, No. 5, pp. 423-430, Oct, 2013. Viola, P., & Jones, M. J. Robust real-time object detection. International Journal of Computer Vision, 57(2), pp:137? 154, 2004. Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. Digital image processing. New Jersey: Prentice-Hall. 2004 Bong-Youn Kim, Sung-Kwun Oh and Jin-Yul Kim, “Design of Digit Recognition System Realized with the Aid of Fuzzy RBFNNs and Incremental-PCA,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 26, No. 1, pp. 56~63, Feb, 2016. GiRyong Choi, Hye-Wuk Jung and Jee-Hyoung Lee, “Image-based Image Retrieval System Using Duplicated Point of PCA-SIFT,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 23, No. 3, pp. 275-279, Jun, 2013.

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