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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 1,307 - 1,314 (8page)
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본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.
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참고문헌 (13)
참고문헌 신청
C. Liu / 2003 / Independent component analysis of Gabor feature for face recognition / IEEE Trans. Neural Networks 14 (4) : 919 ~ 928
E. Osuna / 1997 / Training Support Vector Machines: An application ot face detection / Proc. IEEE. Computer Society Conference on. Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) : 1
J. C. Platt / 1998 / Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines
J. Yang / 2003 / Why can LDA be performed in PCA transformed space? / Pattern Recognition 36 (2) : 563 ~ 566
M. O. Faruqe / 2009 / Face Recognition Using PCA and SVM / Anti-counterfeiting, Security, and Identification in Communication, 2009. ASID 2009. 3rd Int. Conf. on : 97 ~ 101
E. Osuna / 1997 / Training Support Vector Machines: An application ot face detection / Proc. IEEE. Computer Society Conference on. Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) : 1
J. C. Platt / 1998 / Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines
J. Yang / 2003 / Why can LDA be performed in PCA transformed space? / Pattern Recognition 36 (2) : 563 ~ 566
M. O. Faruqe / 2009 / Face Recognition Using PCA and SVM / Anti-counterfeiting, Security, and Identification in Communication, 2009. ASID 2009. 3rd Int. Conf. on : 97 ~ 101
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