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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.2, 2012년, pp.168 - 173
최선형 (홍익대학교 전자전기공학부) , 조성원 (홍익대학교 전자전기공학부) , 정선태 (숭실대학교 정보통신전자공학부)
This paper presents a new human identification algorithm using partial features of the uncovered portion of face when a person wears a mask. After the face area is detected, the feature is extracted from the eye area above the mask. The identification process is performed by comparing the acquired o...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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얼굴 인식 기술이 접목될 수 있는 응용분야에 대해 설명하시오. | 얼굴 인식 기술이 접목될 수 있는 응용분야는 신원확인, 무인 감시 시스템, 출입 통제 등 기본적인 보안시스템에서부터 전자상거래 등에서 사용되는 유․무선 보안 산업까지 그 영역이 확대되고 있다[1, 2, 3]. 얼굴 인식 기술은 뛰어난 장점과 광범위한 응용범위를 지닌 반면 몇 가지 문제점을 지니고 있다. | |
SIFT 알고리즘은 영상의 변환, 크기, 회전, 노이즈 등의 영향에도 무엇을 유지할 수 있는가? | SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 영상의 변환, 크기, 회전, 노이즈 등의 영향에도 일정한 특징점 정합성능을 유지한다[4]. 또한 SIFT의 특징점기술자는 스케일 공간상에서 극점을 찾는 알고리즘이다. | |
얼굴 인식 기술의 단점은? | 얼굴 인식 기술은 뛰어난 장점과 광범위한 응용범위를 지닌 반면 몇 가지 문제점을 지니고 있다. 그 중 대표적인 것은 사람의 얼굴은 환경에 의해 얼굴 자체의 가변성이 크다는 것이다. 사용자의 상황에 따라 표정이 변하게 되고, 주위 조명에 의해 많은 영향을 받게 된다. 또한 얼굴 인식을 위해 사용되는 초기 원본 데이터에 원활한 인식을 방해하는 변장이미지가 입력되는 경우에는 인식률이 떨어지는 문제점이 발생한다. |
R. Chellappa, Charles L. Wilson and S. Sirohey, Human and Machine Recognition of Faces : A Survey, Proceedings of the IEEE, vol. 83, no. 5, pp. 704-740, May, 1995.
David G. Lowe, "Distinctive Image Features From Scale-Invariant Keypoints," International Journal of Computer Vision, vol. 60 Issue 2, November 2004.
FEI Face database http://www.fei.edu.br/-cet/faced...ase.html
CMU PIE Face database http://www.ri.cmu.edu/research_project_detail.html?project_id418&menu_id261
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