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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 923 - 932 (10page)
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In this paper, we propose a GRNN(: Generalized Regression Neural Network) algorithms for new eyes and face recognition identification system to solve the points that need corrective action in accordance with the existing problems of facial movements gaze upon it difficult to identify the user and . Using a Kalman filter structural information elements of a face feature to determine the authenticity of the face was estimated future location using the location information of the current head and the treatment time is relatively fast horizontal and vertical elements of the face using a histogram analysis the detected. And the light obtained by configuring the infrared illuminator pupil effects in real-time detection of the pupil, the pupil tracking was to extract the text print vector. The abstract is to be in fully-justified italicized text as it is here, below the author information.
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참고문헌 (14)
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C. Liu / 2003 / Independent component analysis of Gabor feature for face recognition / IEEE Trans. Neural Networks 14 (4) : 919 ~ 928
E. Osuna / 1997 / Training Support Vector Machines: An application ot face detection / Proc. IEEE. Computer Society Conf. on. Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) : 130 ~
J. Yang / 2003 / Why can LDA be performed in PCA transformed space? / Pattern Recognition 36 (2) : 563 ~ 566
K. Sung / 2008 / Example-based learning for view-based human face detection / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (1) : 39 ~ 51
M. Faruqe / 2009 / Face Recognition Using PCA and SVM / Anti-counterfeiting, Security, and Identification in Communication, 2009. ASID 2009. 3rd Int. Conf. on : 97 ~ 101
E. Osuna / 1997 / Training Support Vector Machines: An application ot face detection / Proc. IEEE. Computer Society Conf. on. Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) : 130 ~
J. Yang / 2003 / Why can LDA be performed in PCA transformed space? / Pattern Recognition 36 (2) : 563 ~ 566
K. Sung / 2008 / Example-based learning for view-based human face detection / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (1) : 39 ~ 51
M. Faruqe / 2009 / Face Recognition Using PCA and SVM / Anti-counterfeiting, Security, and Identification in Communication, 2009. ASID 2009. 3rd Int. Conf. on : 97 ~ 101
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