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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
진동한 강현철 (인천대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제3호 (통권 제472호)
발행연도
2017.3
수록면
55 - 62 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

비음수 행렬 분해와 학습 벡터 양자화를 이용한 얼굴 인식
진동한 ,  강현철 전자공학회논문지 2017.03 학술저널
비음수 행렬 분해를 이용한 얼굴 인식
진동한 정보통신공학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
#face recognition #NMF #parts-based representation #local feature #learning vector quantization

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비음수 행렬 분해
Ⅲ. 얼굴 인식
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
A. Samil and P. Iyengar, “Automatic Recognition and Analysis of Human Face and Facial Expression: A Survey,” Pattern Recognition, vol. 25, pp. 65-77, 1992. R. Chellappa, C. Wilson, and S. Sirohey, “Human and Machine Recognition of Face: A Survey,” Proc. of IEEE, vol. 83, no. 5, pp. 705-740, 1995. A. Pentland, “Looking at People : Sensing for Ubiquitous and Wearable Computing,” IEEE Trans. PAMI, vol. 22, no. 1, pp. 107-119, Jan. 2000. M. H. Yang, D. J. Kriegman, and N. Ahuja, “Detecting Faces in Image: A Survey,” IEEE Trans. PAMI, vol. 24, no. 1, pp. 34-58, Jan. 2002. A. Pentland and M. Turk, “Eigenfaces for recognition,” Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 3, pp. 71-86, 1993.

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