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저자정보
장재윤 (한국과학기술연합대학원대학교) 윤호섭 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2015.6
수록면
1,707 - 1,710 (4page)

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This paper proposes novel block voting measure for improving user face recognition system performance. In order to exploit sample’s global and local characteristic, We use various feature and make large dimension feature by concatenation. After then, compare gallery set with probe image. In this step, we divide feature into some block, and recognize each block using cosine similarity. And we obtain probe image class using weighted voting which calculated by block recognition result. This proposed method has advantage that is robustness for noise or outlier data. Because this method depend on the number of sub-block, if enough sub-blocks are guaranteed, it can make improved performance on face recognition system.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험
참고문헌

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장재윤 ,  윤호섭 대한전자공학회 학술대회 2016 .06

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001690794