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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,467 - 1,472 (6page)
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For the problem that the face image of surveillance video cannot be accurately identified due to the low resolution, this paper proposes a low resolution face recognition solution based on convolutional neural network model. Convolutional Neural Networks (CNN) model for multi-scale input The CNN model for multi-scale input is an improvement over the existing "two-step method" in which low-resolution images are up-sampled using a simple bi-cubic interpolation method. Then, the up sampled image and the high-resolution image are mixed as a model training sample. The CNN model learns the common feature space of the high- and low-resolution images, and then measures the feature similarity through the cosine distance. Finally, the recognition result is given. The experiments on the CMU PIE and Extended Yale B datasets show that the accuracy of the model is better than other comparison methods. Compared with the CMDA_BGE algorithm with the highest recognition rate, the accuracy rate is 2.5%~9.9%.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. DEEP NETWORK STRUCTURE BASED ON MULTI-SCALE INPUT CNN
4. EXPERIMENTAL CLASSIFICATION RESULTS AND ANALYSIS
5. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Wenkai Xu / 2012 / Hand Motion Detection and Tracking for Natural User Interface Using Kinect Device / 멀티미디어학회논문지 15 (4) : 501 ~ 507
[보고서] - R.T. Collins / 2000 / A System for Video Surveillance and Monitoring
[학술대회논문] - Siebel, T. Nils / 2004 / The Advisor Visual Surveillance System / Proceeding of European Conference on Computer Vision 2004 Workshop Applications of Computer Vision : 103 ~ 111
[학술대회논문] - C. F. Shu / 2005 / IBM Smart Surveillance System (S3): a Open and Extensible Framework for Event based Surveillance / Proceeding of IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance : 318 ~ 323
[학술지(정기간행물)] - K. Simonyan / 2014 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Computer Science
[보고서] - R.T. Collins / 2000 / A System for Video Surveillance and Monitoring
[학술대회논문] - Siebel, T. Nils / 2004 / The Advisor Visual Surveillance System / Proceeding of European Conference on Computer Vision 2004 Workshop Applications of Computer Vision : 103 ~ 111
[학술대회논문] - C. F. Shu / 2005 / IBM Smart Surveillance System (S3): a Open and Extensible Framework for Event based Surveillance / Proceeding of IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance : 318 ~ 323
[학술지(정기간행물)] - K. Simonyan / 2014 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Computer Science
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