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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
오인권 (쓰리디누리) 김현진 (광운대학교) 남궁재찬 (광운대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제10권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
177 - 185 (9page)

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본 논문에서는 영상에서 지역적 특성을 빠르게 추출할 수 있는 SURF(Speed Up Robust Features)의 특징을 해마신경망 모델링 알고리즘(HNMA:Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)에 적용하여 실시간으로 얼굴을 학습하고 인식하는 시스템을 제안한다. 먼저 인식에 사용될 얼굴 이미지 데이터베이스를 해마신경망에 학습시켜, 각 얼굴 영상에 분포하는 SURF 특징 집합을 구분하여 저장하고, 카메라를 통해서 입력되는 영상에서 얼굴을 추출하여 저장된 SURF 특징 집합과 정합과정을 통해, 인식하는 과정을 거친다. 지역적 특성을 갖는 SURF 특징 집합의 특성을 통해서 다양한 환경적 변화에서도 강건한 인식성능을 보이는 것으로 확인하였다. 본 연구가 제안하는 방법에서 제한된 환경에서의 인식성능은 94.8%의 인식결과를 보였고, 인터넷에서 수집한 동영상에서의 인식 성능은 88.3%의 인식결과를 보였다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 특징계산
III. 해마신경망
IV. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

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