얼굴 인식의 성능 향상을 위한 혼합형 신경회로망 연구

정성부; 김주웅

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정성부 (서일대학) 김주웅 ((주) 대성디엔에프)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제14권 제12호

발행연도: 2010.12

수록면: 2,622 - 2,627 (6page)

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24시간 무인 감시 시스템에서 정확한 얼굴 인식은 절대적으로 필요한 요소이다. 그러나 얼굴 인식은 얼굴 영상의 왜곡, 조명, 얼굴의 크기, 얼굴 표정, 배경 영상 등의 변화로 인해 많은 제약이 있다.
본 연구에서는 얼굴 인식의 성능 향상을 위하여 혼합형 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 신경회로망의 비지도학습 방식인 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 구성한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 고유얼굴 방식, 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식과 비교한다.

#얼굴인식 #신경회로망 #face recognition #neural network #SOM #LVQ

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1. [학술지(정기간행물)] - R. Chellappa / 1995 / Human and Machine Recognition of Faces : A Survey / Proceeding of the IEEE 83 (5)

2. [단행본] - P.J. Phillips / 1999 / “Support Vector Machine Applied to Face Recognition,” Advances in Neural Information Processing Systems 11 / MIT Press

3. [단행본] - O. Deniz / 2001 / Face Recognition Using Independent Component Analysis and Support Vector Machines / AVBPA : 59 ~ 64

4. [단행본] - Simon Haykin / 1998 / Neural Networks, A comprehensive Foundation / Prentice-Hall

5. [학술대회논문] - N. Kitajima / 1995 / A new method for initializing reference vectors in LVQ / IEEE International Conference on Neural Networks : 2779 ~

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