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본 논문에서는 기존의 CS-LBP를 변형한 ECSP 전처리 기법과 조명에 강인한 D2D-PCA 특징을 결합하는 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 Yale B 데이터베이스 상에서 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA 및 2D-PCA 특징을 이용하여 수행되었다. 실험 결과, 제안하는 얼굴인식 방법은 다른 방법들에 비하여 가장 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안 시스템이 조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법임을 확인하였다.

In this paper, we propose the face recognition method combining the ECSP preprocessing technique which is modified version of previous CS-LBP and the illumination-robust D2D-PCA feature. The performance evaluation of proposed method was carried out using various binary pattern operators and feature extraction algorithms such as well-known PCA and 2D-PCA on the Yale B database. As a results, the proposed method showed the best recognition accuracy compared to different approaches, and we confirmed that the proposed approach is robust to illumination variation.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
조명변화에 강인한 전처리 및 얼굴특징 김동주, 이상헌, 김현덕 pp.503-506

퍼지클러스터링 기반 의료 영상 워터마킹 나이마 알람저, 김종면 pp.487-494

데이터 모델을 위한 엔터티 도출 절차에 관한 연구 김도유, 여정모 pp.479-486

동적 분기 커버리지를 위한 테스트 데이터 자동 생성 정인상 pp.451-460

모바일 상황인식 서비스의 추론 결과 적응을 지원하기 위한 MADA 피드백 프레임워크 신수혜, 염근혁, 박준석 pp.443-450

다시점 비디오 부호화를 위한 고속 계층적 탐색 기법 윤효순, 김미영 pp.495-502

분할된 RRT 공간을 이용한 Simulink/Stateflow모델 테스트케이스 생성 박현상, 최경희, 정기현 pp.471-478

소프트웨어 릴리스를 구성하는 산출물들의 추적성 관리 기법 김대엽, 윤청 pp.461-470

참고문헌 (7건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Face description with local binary patterns: application to face recognition. 네이버 미소장
2 X. Fu, and W. Wei, “Centralized Binary Patterns Embedded with Image Euclidean Distance for Facial Expression Recognition,” International Conference of Neural Computation, pp.115-119, 2008. 미소장
3 H. Marko, P. Matti, and S. Cordelia, “Description of Interest Regions with Center-Symmetric Local Binary Patterns,” Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing, pp.58-69, 2006. 미소장
4 Illumination-robust face recognition system based on differential components 네이버 미소장
5 Two-dimensional PCA: a new approach to appearance-based face representation and recognition. 네이버 미소장
6 M. Turk and A. Pentland, “Eigenfaces for recognition”, Journal of Cognitive Neurosci, Vol.3, No.1, pp.71-86, 1991. 미소장
7 From few to many: illumination cone models for face recognition under variable lighting and pose 네이버 미소장

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