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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.2
- 수록면
- 161 - 167 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2017.15.2.161
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LBP(Local Binary Pattern)은 얼굴 인식의 성능을 개선시키기 위해 사용되는 주요 특징 중 하나이다. CS-LBP(Center Symmertric LBP)는 LBP보다 크기가 작은 패턴이지만, LBP와 비슷한 성능을 가지고 있다. 본 논문에서는 CS-LBP에 기반한 크기가 작고 성능이 좋은 이진 특징 패턴을 제안하여 얼굴 인식 성능을 개선하였다. 제안한 방법은 먼저 CS-LBP를 추출한 후 중심 픽셀 인근의 N×N 영역에서 가장 자주 발생하는 패턴을 중심 픽셀의 주된 패턴(Dominant CS-LBP)으로 결정한다. 두 번째 단계로 Dominant CS-LBP를 활용하여 블록 히스토그램을 만든다. 그리고 블록 히스토그램 인터섹션(Intersection)을 이용하여 유사도를 측정하는 과정에서 블록별 가중치를 추가하여 성능을 개선하였다. AT&T와 Yale 데이터베이스로 실험한 결과 다양한 이진 패턴들 중에서 가장 우수한 성능을 확보하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Dominant CS-LBP를 이용한 얼굴 인식 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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