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본 논문은 SIFT-Grid 기반의 얼굴 인식 시스템에서 식별 능력의 향상과 계산량 감소를 목적으로 한다. 첫 번째는 한 얼굴 클래스의 다양한 훈련 이미지로부터 비슷한 SIFT 특징점들은 제거하고, 상이한 특징점들은 병합하는 통합템플릿의 구성 방법을 제안한다. 통합템플릿은 SIFT-Grid를 통해 나누어진 훈련 이미지들의 동일 부분영역 내의 특징점들에 대한 유사도 행렬의 계산과 임계치 기반의 히스토그램의 계산을 통해 구성하였다. 두 번째는 구성된 통합템플릿들로부터 테스트 이미지의 효과적인 식별을 위한 유사도 계산 방법을 제안한다. 유사도의 계산은 테스트 이미지와 각 클래스의 통합템플릿간의 일대일 비교로 수행된다. 이때 동일 부분영역 별로 유사도 점수와 임계치 기반의 보팅 점수가 계산된다. 얼굴 인식 작업에 대한 실험 결과 제안된 방법이 SIFT-Grid 기반의 다른 두 방법보다 정확한 것으로 확인 되었고, 또한 계산량도 감소하였다.
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/ / http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/f acedatabase.html
A. M. Martinex / 2000 / Recognition of Partially Occluded and/or Imprecisely localized faces using a probabilistic approach / EEE International Conference on Computer Vision and Pa
C. Cruz / 2008 / Real-time face recognition for human?robot interaction / EEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition : 1 ~ 6
C. W. Ngo / 2006 / Fast Tracking of Near-Duplicate Keyframes in Broadcast Domain with Transitivity Propagation / ACM Multimedia 84 : 845 ~ 854
D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
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D. G. Lowe / 2004 / Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
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