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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제11권 제1호
발행연도
2005.6
수록면
95 - 105 (11page)

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얼굴인식을 이용해 출입을 통제하는 보안 시스템에 있어서 얼굴인식성능은 인증 대상의 변화 (표정, 헤어스타일, 나이, 화장)에 커다란 영향을 받는다. 이처럼 수시로 변화하는 환경 변화를 보완하기 위하여 일반적인 얼굴인식 시스템에서는 일정한 보안 임계치를 설정해두고 임계치 내에 포함되는 얼굴을 기존에 등록된 얼굴과 교체하거나 추가적으로 등록하는 업데이트 방식이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 부정확한 매칭 결과를 보이거나, 유사한 얼굴에 쉽게 반응할 수 있다. 따라서 우리는 각 얼굴 간의 유사도나 인증 대상의 변화를 흡수하며, 잘못된 얼굴 등 록을 방지하기 위한 방법으로 학습 성능이 우수한 유전자 알고리즘을 제안하고자 한다. 변화가 심하고 유사한 얼굴영상(한 사람 당 10개씩의 변화된 300개의 얼굴 영상)에 대하여 실험을 수행하였고, 얼굴인식기법은 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용하였다. 제안된 방식은 기존 얼굴인식 출입통제 시스템에 비해 우성인자의 인식률을 향상 뿐만 아니라 유사 얼굴(열성인자)에 반응하는 비율을 감소시키는 효과를 보였다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 유전자 알고리즘을 적용한 고유얼굴 (Eigenfaces with GA)

4. 실험 결과 및 결론

참고문헌

Abstract

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
, 2004 , 얼굴 인식 성능 향상을 위한 재분류 방법 10 (3) : 105 ~ 114 google schola , 2003 , 인터넷 뱅킹의 사용자 인증을 위한 얼굴인식 시스템의 설계 9 (3) : 193 ~ 205 google schola , 2004 , 분산형 인공 지능 얼굴 인증 시스템의 설계 및 구현 : 65 ~ 75 google schola , 2004 , 전자정부 전자인증의 보안성 강화를 위한 지능형 얼굴인증 시스템의 설계 : 251 ~ 256 google schola , 1995 , Facial features Localization in Front View Head and Shoulders Images 2 (2) : 701 ~ 710 google schola

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