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오성권 (수원대학교) 석진욱 (수원대학교) 김기상 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제16권 제12호
발행연도
2010.12
수록면
1,150 - 1,158 (9page)

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In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in "If-then" format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
#histogram equalization #ada-boost #haar-like feature #PCA(Principal Component Analysis) #FCM(Fuzzy C-mean Algorithm) #PSO(Particle Swarm Optimization) #pRBFNNs(polynomial based Radial Basis Function Neural Network)

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 얼굴인식 시스템의 구조
Ⅲ. 데이터 전처리 및 다항식 기반 RBFNNs 패턴 분류기 설계
Ⅳ. 얼굴 인식 시스템 설계 및 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - M. J. Er / 2002 / Face recognition with radical basis function (RBF) neural networks / IEEE Trans. Neural Networks 13 (3) : 697 ~ 710 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - J. Moody / 1989 / Fast learning in network of locally-tuned processing units / Neural Comput. 1 : 281 ~ 294 google schola 3. [단행본] - Rafael C. Gonzalez / 2002 / Digital Image Processing / Prentice-Hall google schola 4. [학술지(정기간행물)] - P. Viola / 2001 / Robust real-time face detection / Proc. eighth IEEE Int''l Conf. Computer Vision 20 : 1254 ~ 1259 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - A. Haar / 1910 / Zur theorie der orthegonalen funktionen system / Math, Ann 69 : 331 ~ 371 google schola

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