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이 논문의 연구 히스토리 (7)
2013
3차원 얼굴 인식을 위한 PSO와 다중 포인트 특징 추출을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 설계
오승훈
,
오성권
정보 및 제어 논문집
2013.10
학술대회자료
3차원 얼굴 인식을 위한 PSO와 다중 포인트 특징 추출을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 설계
오승훈
,
오성권
대한전기학회 학술대회 논문집
2013.10
학술대회자료
다중 포인트 특징 및 전처리 기법을 이용한 3차원 패턴분류기 설계 및 구현
오승훈
,
김욱동
,
오성권
대한전기학회 학술대회 논문집
2013.07
학술대회자료
최적화된 pRBFNNs 패턴분류기와 PCA알고리즘을 이용한 3차원 얼굴인식 알고리즘 설계 : 진화 알고리즘의 비교 해석
오승훈
,
오성권
,
김현기
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2013.04
학술대회자료
다중 포인트 특징을 이용한 최적화된 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 얼굴인식 시스템 설계
오승훈
,
오성권
,
김현기
대한전자공학회 학술대회
2013.04
학술대회자료
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In this paper, we design a hybrid system for recognition and tracking realized with the aid of polynomial based RBFNNs pattern classifier and particle filter. The RBFNN classifier is built by learning the training data for diverse pose images. The optimized parameters of RBFNN classifier are obtained by Particle Swarm Optimization(PSO). Testing data for pose image is used as a face image obtained under real situation, where the face image is detected by AdaBoost algorithm. In order to improve the recognition performance for a detected image, pose estimation as preprocessing step is carried out before the face recognition step. PCA is used for pose estimation, the pose of detected image is assigned for the built pose by considering the featured difference between the previously built pose image and the newly detected image. The recognition of detected image is performed through polynomial based RBFNN pattern classifier, and if the detected image is equal to target for tracking, the target will be traced by particle filter in real time. Moreover, when tracking is failed by PF, Adaboost algorithm detects facial area again, and the procedures of both the pose estimation and the image recognition are repeated as mentioned above. Finally, experimental results are compared and analyzed by using Honda/UCSD data known as benchmark DB.
목차
Abstract
1. 서론
2. 데이터베이스 구축 및 포즈별 학습 수행
3. 테스트 이미지 검출 및 인식 기반 객체 추적
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
H. Addi / 2010 / Principal component analysis / Wiley Interdisciplinary Reviews : Computational Ststicstics 2(4):433~459
Byoung-Jun Park / 2014 / Fuzzy Set-oriented Neural Networks Based on Fuzzy Polynomial Inference and Dynamic Genetic Optimization / Knowledge and Information Systems(KAIS) 39(1):207~240
S. B. Roh / 2010 / The development of fuzzy radial basis function neural networks based on the concept of information ambiguity / Neurocomputing 73(13-15):2464~2477
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
S-K. Oh / 2011 / Polynomial based radial basis function neural networks (P-RBFNNs)realized with the aid of particle swarm optimization / Fuzzy Sets and Systems 163(1):54~77
Byoung-Jun Park / 2014 / Fuzzy Set-oriented Neural Networks Based on Fuzzy Polynomial Inference and Dynamic Genetic Optimization / Knowledge and Information Systems(KAIS) 39(1):207~240
S. B. Roh / 2010 / The development of fuzzy radial basis function neural networks based on the concept of information ambiguity / Neurocomputing 73(13-15):2464~2477
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
S-K. Oh / 2011 / Polynomial based radial basis function neural networks (P-RBFNNs)realized with the aid of particle swarm optimization / Fuzzy Sets and Systems 163(1):54~77
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