텍스처와 컬러 정보를 활용한 웹 컨텐츠 기반 얼굴 인식 성능 향상의 연구

PCA, FLDA, Bayesian과 같이 얼굴 영상 데이터베이스의 특징을 추출하여 저차원 공간으로 투영함으로써 효율적인 얼굴 인식을 수행하는 분석 기법을 의미한다. 특히 조도나 표정 변화가 심한 환경에서 인식 성능을 최적화하기 위해 활용되는 핵심적인 방법론이다.

연구 결과, 컬러 정보와 텍스처 정보가 기존의 grayscale 정보보다 얼굴 인식 성능 향상에 훨씬 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 웹 환경과 같이 변수가 많은 조건에서는 이러한 다각적인 시각 정보의 활용이 인식 시스템의 강인함을 확보하는 데 필수적이다.

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본 논문에서는 웹 (web) 상에 존재하는 연예인, 스포츠인 그리고 정치인 등을 포함하는 171명 의 유명인의 얼굴 영상 데이터베이스에 대해서 subspace 얼굴 인식 방법인 PCA, FLDA 그리고 Bayesian에 텍스 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-004-004272965

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