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본 논문에서는 다양한 조명하에서 얼굴 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 DCT 기반의 조명 보상 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 DCT 공간으로 변환된 입력영상에서 저주파 영역은 조명의 정보를 포함하는 것을 이용하여 저주파 성분의 DCT 계수를 목표로 하는 조명으로 변환함으로써 조명을 보상하는 방법이다. 이때, 견고한 얼굴 특징을 추출하기 위해서 고차 지역 패턴 서술자를 이용하여 방향성에 강인한 특징점을 추출하였다. 실영상을 이용한 실험에서 최대 95% 이상의 인식률로써 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 고차 지역 패턴
Ⅲ. DCT 기반의 조명 보상
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (13)
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M. A. Turk and A. P. Pentland, “Eigenfaces for Recognition,” J. Cog. Neurosci., vol. 3, no. 1, pp. 71-86, Mar. 1991.
P. N. Belhumeur, J. P. Hespanha, and D. J. Kriegman, “Eigenfaces versus Fisherfaces: recognition using class specific linear projection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 19, no. 7, pp. 711-720, Jul. 1997.
D. Gabor, “Theory of communication,” J.Inst. Elect. Eng., vol. 93, no. 26, pp. 429-457, 1946.
L. Wiskott, J. M. Fellous, N. Kruger, and C. von der Malsbur, “Face recognition by elastic bunch graph matching,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 19, no. 7, pp. 775-779, Jul. 1997.
B. Zhang, Y. Gao, S. Zhao, and J. Liu, “Local Derivative Pattern Versus Local Binary Pattern: Face Recognition WIth High-Order Local Pattern Descriptor,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 19, no. 2, Feb. 2010.
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