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논문 기본 정보
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초록·키워드
In this paper we present a range of image processing techniques as potential pre-processing steps, which attempt to improve the performance of the Eigenface method of face recognition. Verification tests are carried out by applying thresholds to gather false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR) results from a data set comprised of images that present typical difficulties when attempting recognition, such as strong variations in lighting direction and intensity, partially covered faces and changes in facial expression. Results are compared using the equal error rate (EER), which is the error rate when FAR is equal to FRR. We determine the most successful methods of image processing to be used with eigenface based face recognition, in application areas such as security, surveillance, data compression and archive searching.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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