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문제 정의
- 첫 번째로 Matched Filter 기술이 여러 가지 모습과 포즈를 가진 하나의 샘플에 관해 전체적으로 효과적인 것을 보여주는 것이다. 두 번째 목적은 훈련 영상의 선택, 인종그룹별 그리고 안경에 따라서 특징 타입 별로 특징을 추출해내는 정도를 평가하는 것이다.
- 안경착용에 따른 인식 정도도 연구하였다. [그림 3] 은훈련영상에서 안경착용 예를 포함했을 때의 결과를 비교해주고 있다.
- 사람은 유럽인과 동양인 그리고 안경의 착용 유무로 혼합되어있다. 우리는 여덟 가지 두드러진 얼굴의 특징(양 눈과 머리, 양 눈썹, 코, 입, 턱)을 인식하는 필터를 개발하는 것을 목표로 한다. 사람에 따라 인종별로 나누고, 안경 착용에 따라 나누어서 네 가지의 클래스로 세분화할 수 있다.
- 또한, Graph-Matching[6]의 관련 속성처리로 얼굴인식을 실현하기 위한 새로운 방법의 이용에 초점을 맞추어 연구하고 있다. 이 논문은 이 절차의 첫 번째 단계를 기술하고, Matched-Filter를 이용한 얼굴 특징의 구분 및 위치 파악에 대해서 다룬다.
- 이 논문의 목적은 첫 번째로 그들의 그래프 구조를 가질 수 있는 클래스(눈, 코, 턱 등)에 따른 일반적인 얼굴 특징의 위치 파악에 사용되는. 필터를 개발하는 것이다, 두 번째로 시선 방향에 따른 각각의 모습에서 구분할 수 있는 필터를 개발하는 것이다.
- Craw 등은 Shape-Normalisatione] 결함을없앰으로서 이 연구를 완성시켰다. 이 연구는 얼굴의 중요한 부분의 분석으로 얼굴의 특징을 뽑고, 템플릿과 대웅되는 면과의 유효한 통계적인 거리 사용에 있다.
- 위치 파악에 사용되는. 필터를 개발하는 것이다, 두 번째로 시선 방향에 따른 각각의 모습에서 구분할 수 있는 필터를 개발하는 것이다.
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