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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 193 - 200 (8page)
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얼굴인식은 조명, 거리, 자세, 액세서리, 잡음 등과 같은 환경적 요소에 의해 크게 영향을 받는다. 그 중, 인식대상과 카메라와의 거리는 다른 환경적 요소에 비해 훨씬 더 근본적인 문제로 볼 수 있다. 이러한 거리에 따른 인식률 개선은 주로 영상 보간법에 의존하고 있는데, 본 논문에서는 멀리 있는 얼굴영상을 확대하는 과정에서 손실되는 정보를 최소화할 수 있는 텐서보팅 정규화방법을 제안한다. 텐서보팅은 영상에 분포한 스틱 텐서간의 보팅을 통해 손상된 영역을 보상할 수 있는 방법으로, 영상 확대 시에 손실된 영역을 효과적으로 보상할 수 있다. 실험을 통해 텐서보팅 보간법이 기존의 에지 적응형 보간법들에 비해 작은 영상의 정보를 효과적으로 보상하여 얼굴 인식률이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 얼굴인식을 위한 기존의 영상정규화 방법
Ⅲ. 제안하는 텐서 보팅 정규화
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (10)
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1. [학술지(정기간행물)] - H. M. Moon / 2010 / A New Human Identification Method for Intelligent Video Survillance System / Computer Communication and Networks : 1 ~ 6
3. [학술지(정기간행물)] - K. P. Hong / 1996 / An Edge-preserving Image Interpolation System for a Digital Camcoders / IEEE Trans on Comsumer Electronics 42 : 279 ~ 284
4. [학술지(정기간행물)] - H. Greenspan / 2000 / Image Enhancement By Nonlinear Extrapolation In Frequency Space / IEEE Trans. on Image Processing 9 (6) : 1035 ~ 1048
5. [학술지(정기간행물)] - W. K. Carey / 1999 / Regularity-Preserving Image Interpolation / IEEE Trans. on image Processing 8 (9) : 1293 ~ 1297
6. [학술지(정기간행물)] - G. medioni / 2002 / Curvature- Augmented Tensor Voting for Shape Inference from Noisy 3D Data / IEEE Trans 24 (6) : 858 ~ 864
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6. [학술지(정기간행물)] - G. medioni / 2002 / Curvature- Augmented Tensor Voting for Shape Inference from Noisy 3D Data / IEEE Trans 24 (6) : 858 ~ 864
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