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이 논문의 연구 히스토리 (7)
2015
포즈 추정 기반 포즈변화에 강인한 얼굴인식 시스템 설계 : PCA와 RBFNNs 패턴분류기를 이용한 인식성능 비교연구
김봉연
,
김진율
,
오성권
전기학회논문지
2015.09
학술저널
pRBFNNs 패턴분류기와 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 시스템 설계 : 다중 포즈 분류의 비교연구
김봉연
,
이승철
,
오성권
정보 및 제어 논문집
2015.04
학술대회자료
HOG와 Adaboost 알고리즘을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 얼굴인식 시스템 설계
김봉연
,
오성권
,
김진율
정보 및 제어 논문집
2015.04
학술대회자료
pRBFNNs 패턴분류기와 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 시스템 설계 : 다중 포즈 분류의 비교연구
김봉연
,
이승철
,
오성권
대한전기학회 학술대회 논문집
2015.04
학술대회자료
HOG와 Adaboost 알고리즘을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 얼굴인식 시스템 설계
김봉연
,
오성권
,
김진율
대한전기학회 학술대회 논문집
2015.04
학술대회자료
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In this study, we compare the recognition performance using PCA and RBFNNs for introducing robust face recognition system to pose variations based on pose estimation. proposed face recognition system uses Honda/UCSD database for comparing recognition performance. Honda/UCSD database consists of 20 people, with 5 poses per person for a total of 500 face images. Extracted image consists of 5 poses using Multiple-Space PCA and each pose is performed by using (2D)²PCA for performing pose classification. Linear polynomial function is used as connection weight of RBFNNs Pattern Classifier and parameter coefficient is set by using Particle Swarm Optimization for model optimization. Proposed (2D)²PCAbased face pose classification performs recognition performance with PCA, (2D)²PCA and RBFNNs.
목차
Abstract
1. 서론
2. 차원 축소 알고리즘
3. Multi-Spcae PCA를 이용한 얼굴 포즈 분류
4. 다항식 기반 RBFNNs 패턴분류기의 구조 및 최적화
5. PSO를 이용한 RBFNN의 파라미터 최적화
6. 실험 및 결과 고찰
7. 결론
References
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