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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.11, 2015년, pp.1307 - 1314
This study proposed a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. The algorithm proposed detects the face area alone after normaliz...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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SVM은 무엇인가? | SVM은 이진패턴 분류 문제를 해결하기 위해 제안된 학습방법으로 각 범주의 대표적인 특성을 갖는 벡터를 이용하여 최적의 초평면을 찾아서 두 범주를 분류하는 기법이다[4]. 초평면을 만드는 선형 분류기의 정의는 식(11)와 같다. | |
얼굴 인식 중 통계적 분류 접근 방식으로는 어떤 것들이 있는가? | 생체인식 중에서도 얼굴 인식은 템플릿 매칭 접근, 통계적 분류 접근, 구문적 접근 및 신경망 접근 방법의 4가지 방법으로 분류할 수 있다. 이 중에서 통계적 분류방법으로 주성분 분석(: PCA)에 의한 얼굴 인식[2-3],[13], 서포트벡터머신(: SVM)에 의한 얼굴 인식[2],[4],[11], 선형판별분석(: LDA) 의한 얼굴 인식 [3],[5], 독립성분분석(: ICA)에 의한 얼굴 인식[6]과 신경망(: Neural Network)에 의한 얼굴 인식[7],[12] 등이 계산량이 적으므로 얼굴 인식에서 주류를 이루고 있다. | |
얼굴 인식은 어떤 방법으로 분류할 수 있는가? | 인간의 행동을 분석[1]에 대해 다양한 분야에서 각각의 특성에 맞는 연구가 진행되고 있지만 그 중에서도 생체인식 분야가 주류가 된다고 해도 과언이 아닐 것이다. 생체인식 중에서도 얼굴 인식은 템플릿 매칭 접근, 통계적 분류 접근, 구문적 접근 및 신경망 접근 방법의 4가지 방법으로 분류할 수 있다. 이 중에서 통계적 분류방법으로 주성분 분석(: PCA)에 의한 얼굴 인식[2-3],[13], 서포트벡터머신(: SVM)에 의한 얼굴 인식[2],[4],[11], 선형판별분석(: LDA) 의한 얼굴 인식 [3],[5], 독립성분분석(: ICA)에 의한 얼굴 인식[6]과 신경망(: Neural Network)에 의한 얼굴 인식[7],[12] 등이 계산량이 적으므로 얼굴 인식에서 주류를 이루고 있다. |
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