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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오성권 (수원대학교) 오승훈 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제63권 제6호
발행연도
2014.6
수록면
797 - 803 (7page)

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In this paper, 3D face recognition system is designed by using polynomial based on RBFNNs. In case of 2D face recognition, the recognition performance reduced by the external environmental factors such as illumination and facial pose. In order to compensate for these shortcomings of 2D face recognition, 3D face recognition. In the preprocessing part, according to the change of each position angle the obtained 3D face image shapes are changed into front image shapes through pose compensation. the depth data of face image shape by using Multiple Point Signature is extracted. Overall face depth information is obtained by using two or more reference points. The direct use of the extracted data an high-dimensional data leads to the deterioration of learning speed as well as recognition performance. We exploit principle component analysis(PCA) algorithm to conduct the dimension reduction of high-dimensional data. Parameter optimization is carried out with the aid of PSO for effective training and recognition. The proposed pattern classifier is experimented with and evaluated by using dataset obtained in IC & CI Lab.
#RBFNN #Pattern classifier #Multiple point signature #3D face recognition #Principle component analysis(PCA)

목차

Abstract
1. 서론
2. 3차원 얼굴 형상 취득 및 전처리 과정
3. 다항식 기반 RBFNNs 패턴분류기의 구조 및 최적화
4 시뮬레이션 및 결과 고찰
5 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Y. Wang / 2002 / Facial Feature Detection and Face Recognition from 2D and 3D Images / Pattern Recognition Letters 23:1191~1202 google schola C. Chua / 1997 / Point Signature: A New representation for 3D Object Recognition / International Journal of Computer Vision 25(1):63~85 google schola H. Addi / 2010 / Principal component analysis / Wiley Interdisciplinary Reviews:Computational Ststicstics 2(4):433~459 google schola S. B. Roh / 2010 / The development of fuzzy radial basis function neural networks based on the concept of information ambiguity / NEUROCOMPUTING 73(2477):2464~2477 google schola S. K. Oh / 2011 / Polynomial-based Radial Basis Function Neural Net works realized with the Aid of Particle Swarm Optimization / Fuzzy Sets and Systems 163:54~77 google schola

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