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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이영학 (영남대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제11권 제4호
발행연도
2008.4
수록면
423 - 433 (11page)

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얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 값에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며, 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 동고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교 하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 높은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.
#3D face recognition(3차원 얼굴인식) #curvature(곡률) #Fuzzy Integral(퍼지적분)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 코끝 점 추출과 정규화
3. 곡률의 정의 및 차원축소
4. 퍼지적분(fuzzy integral)
5. 실험 및 결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

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1. [학술지(정기간행물)] - 유명현 / 2001 / 얼굴 기반 생체인식 기술의 현황과 전망 / 정보과학회지 19 (7) : 22 ~ 31 dbpia 2. [단행본] - K. Delac / 2007 / Face Recognition / I-Tech Education and Publishing google schola 3. [인터넷자원] - (주)포디컬쳐 / / http://www.4dculture.com google schola 4. [인터넷자원] - / / Cyberware google schola 5. [인터넷자원] - / / Minolta google schola

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