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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 875 - 883 (9page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.8.875
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This paper is an automatic recognition method of face region segmentation based on FCN network. Compared with other face segmentation methods, in addition to improving the face recognition rate and face integrity in the samples, it also extracts the RGB value, position information and shape information of the sample features through five channels, making the extraction and recognition of various parts of the face in complex samples more accurate and rapid. Compared with the general face segmentation method, the recognition speed and accuracy have been greatly improved, and the recognition effect is better. Through the experiment, for all the main data sets of the mainstream, the success rate of face recognition accuracy and face recognition integrity can reach more than 95%, and more importantly, the accuracy rate of face segmentation has reached more than 90%.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. INTRODUCTION OF METHODS
3. EXPERIMENTAL METHOD
4. EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS
5. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Y. Lecun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep Learning,” Nature, Vol. 521, Issue 10, pp. 436-444, 2015.
M. Liu, J. Zhan, and L. Wang, “Specified Functions of the First Two Fixations in Face Recognition: Sampling the General-to-Specific Facial Information,” iScience, Vol. 27, Issue 9, pp. 110686-110686, 2024.
Z. Sshichao, L. Xxuelong, Z. Ming, Z. Xiaofeng and W. Ruili, “Efficient KNN Classification with Different Numbers of Nearest Neighbors,” IEEE Transaction on Neural Networks Learning Systems, Vol. 29, Issue 5, pp. 1774-1785, 2018.
C. Lei and X. Zhu, “Unsupervised Feature Selection via Local Structure Learning and Sparse Learning,” Multimed Tools, Vol. 77, Issue 22, pp. 7-18, 2017.
O. Donatella, “On the Filtered Polynomial Interpolation at Chebyshev Nodes,” Applied Numerical Mathematics, Vol. 166, Issue 2021, pp. 272-287, 2021.
M. Liu, J. Zhan, and L. Wang, “Specified Functions of the First Two Fixations in Face Recognition: Sampling the General-to-Specific Facial Information,” iScience, Vol. 27, Issue 9, pp. 110686-110686, 2024.
Z. Sshichao, L. Xxuelong, Z. Ming, Z. Xiaofeng and W. Ruili, “Efficient KNN Classification with Different Numbers of Nearest Neighbors,” IEEE Transaction on Neural Networks Learning Systems, Vol. 29, Issue 5, pp. 1774-1785, 2018.
C. Lei and X. Zhu, “Unsupervised Feature Selection via Local Structure Learning and Sparse Learning,” Multimed Tools, Vol. 77, Issue 22, pp. 7-18, 2017.
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