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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제6호
발행연도
2004.6
수록면
784 - 791 (8page)

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본 논문에서는 퍼지논리에 기초한 Fisherface 얼굴인식 방법의 확장을 다룬다. Fisherface 얼굴인식 방법은 주성분 분석 기법만을 이용하는 경우에 비해 조명의 방향, 얼굴의 포즈, 감정과 같은 변동에 대해 민감하지 않은 장점을 가지고 있다. 그러나, Fisherface 방법을 포함한 얼굴인식의 다양한 방법들은 입력 벡터가 한 클래스에 할당되어질 때 그 클래스에서 소속의 정도를 0 또는 1로서 나타낸다. 따라서 이러한 방법들은 얼굴영상들이 조명이나 보는 각도로 인해 변형이 생기는 경우에 인식률이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 PCA에 의해 변환된 특징벡터에 퍼지 소속도를 할당하는 것으로, 퍼지 소속도는 퍼지 kNN(k-Nearest Neighbor)으로부터 얻어진다. 실험 결과 ORL, Yale 얼굴 데이타베이스에서 기존의 인식방법 보다 향상된 인식 성능을 보임을 알 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 퍼지 Fisherface를 이용한 얼굴인식 방법

3. 얼굴인식 실험 및 결과

4. 결론

참고문헌

저자소개

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[학술지(정기간행물)] - [ 1 ] M. Turk / 1991. / Proc. IEEE Conf. On Computer Vision and Pattern Recognition : 586 ~ 591 google schola [학술지(정기간행물)] - P. N. Belhumeur, / 1997. / Eigenfaces vs. Fisherfaces: recognition using class specific Linear Projection 19 (7) : 711 ~ 720 google schola [학술지(정기간행물)] - H. C. Kim, / 2002. / Face recognition using the mixture-of-eigenfaces method 23 : 1549 ~ 1558 google schola [학술지(정기간행물)] - A. Pujol, / 2001. / Topological principal component analysis for face encoding and recognition 22 : 769 ~ 776 google schola [학술지(정기간행물)] - K. I. Kim / 2002. / Face recognition using kernel principal component analysis 9 (2) : 40 ~ 42 google schola

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