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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제7권 제2호
발행연도
2007.2
수록면
1 - 10 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

AAM과 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 얼굴 인식 시스템
김상훈 ,  정선태 ,  정수환 외 3명 한국콘텐츠학회논문지 2007.02 학술저널

2006

AAM 및 가버 특징을 이용한 강인한 얼굴인식
김상훈 ,  정선태 ,  정수환 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 AAM(Active Appearance Model)과 가버 특징 벡터를 이용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용하는 대표적인 얼굴 인식 알고리즘인 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)은 가버 특징 벡터를 추출하기 위해 얼굴 특징점들의 검출을 필요로 한다. 그런데, EBGM에서 사용되는 얼굴 특징점 검출 방법은 가버젯 유사도에 기반하는데 이는 초기점에 민감하다. 잘못된 특징점 검출은 얼굴 인식에 영향을 미친다. AAM은 얼굴 특징점 검출에 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 AAM으로 얼굴 특징점들을 대략적으로 추정하고 추정된 특징점들을 초기점으로 하여 가버젯 유사도 기반 특징점 검출방법으로 특징점 검출을 정교화하는 얼굴 특징점 검출 방법과 이에 기반한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 실험을 통해 제안된 특징점 검출 방법을 사용한 얼굴 인식 시스템이 EBGM과 같이 기존 가버젯 유사도만의 얼굴 특징점 검출을 이용한 얼굴 인식 시스템보다 더 나은 성능 개선을 보임을 실험을 통해 확인하였다.
#얼굴 인식 #가버 특징 벡터 #가버젯 유사도 #AAM EBGM #Face Recognition #Gabor Feature Vectors #Gabor Jet Similarity

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가버 특징 벡터 기반 얼굴 특징점 검출
Ⅲ. AAM(Active Appearance Model) 기반 얼굴 특징점 검출
Ⅳ. AAM과 가버 특징 벡터에 기반한 얼굴 인식
Ⅴ. 실험 및 결과 검토
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (20)

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1. [학술대회논문] - L. O. Gorman / 2003 / Comparing passwords, tokens, and biometrics for user authentication / Proceedings of the IEEE 91 (12) : 2021 ~ 2040 google schola 2. [보고서] - W. Zhao / 2003 / Face Recognition: A Literature Survey : 399 ~ 458 google schola 3. [단행본] - S. Z. Li / 2004 / Handbook of Face Recognition / Springer google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Y. Adini / 1997 / Face Recognition: The problem of compensating for changes in illumination direction / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19 (7) : 721 ~ 732 google schola 5. [학술대회논문] - M. Turk / 1991 / Face Recognition using Eigenfaces / Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition : 586 ~ 590 google schola

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