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사각형 특징 기반 분류기와 PCA기반 MLNN을 이용한 실시간 얼굴검출 및 인식
Real Time Face Detection and Recognition using Rectangular Feature Based Classifier and PCA-based MLNN 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.11 no.4, 2010년, pp.417 - 424  

김종민 (조선대학교 일반대학원 전산통계학과) ,  이기준 (광주보건대학 보건교육정보과)

초록
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본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 또한 검출한 얼굴영역은 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 지능형 분류기법의 하나인 다층 신경망을 결합한 얼굴 인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴 영상에 대해 전처리 과정으로서 PCA을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법과 비교한 결과 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 향상된 인식 성능을 보였다. 또한 학습률에 따른 인식률에 변화를 실험하여 가장 최적의 학습률의 값을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper the real-time face region was detected by suggesting the rectangular feature-based classifier and the robust detection algorithm that satisfied the efficiency of computation and detection performance was suggested. By using the detected face region as a recognition input image, in this...

주제어

#Principal Component Analysis (PCA)   #Multi-Layer Neural Networks (MLNN)  

참고문헌 (10)

  1. Rodrigo de Luis-Garcia, Carlos Alberola-Lopez, Otm an Aghzout and Juan Ruiz-Alzola "Biometric identif ication systems,J" Signal Processing Vol. 83, Issue 12. pp. 2539-2557, Dec 2003. 

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  10. A. D. Kulkarni, Computer Vision and Fuzzy-Neural Systems, Prentice-Hall, 2001 

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