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학술저널
저자정보
이우기 (인하대학교) 백종태 (인하대학교) 이화기 (인하대학교) 김영모 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제11호
발행연도
2012.11
수록면
871 - 875 (5page)

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본 연구에서는 얼굴에서 각도 특성을 추출하여 얼굴인식 모형으로 표현하였다. 사진에서 얼굴방향을 부여하고, 동일인물의 다양한 사진들을 모았을 경우 각 사진들이 방향을 달리하는 통합된 얼굴인식 모형으로 표현될 수 있다. 이러한 접근법을 통해 결과적으로 매우 뛰어난 얼굴탐색이 가능해졌으며, 동시에 방향이 조금씩 다른 모든 사진을 저장할 필요가 없으므로 저장공간이 크게 절감되는 장점이 있다.
#얼굴인식 모형 #각도특징벡터 #주성분분석 #Face Recognition Model #Angle Feature Vectors #Principal Component Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 동기
3. PCA 접근법
4. 얼굴인식모형
5. Invariant feature vector 기반의 저장
6. 기존 기법과의 비교
7. 실험 및 분석
8. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

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1. [단행본] - I. Jolliffe / 2002 / Principal Component Analysis / Springer-Verlag google schola 2. [학술지(정기간행물)] - K. Anandan / 2011 / Evaluation of Flow-Volume Spirometric Test Using Neural Network Based Prediction and PCA / J. Medical Systems 35 (1) : 127 ~ 133 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - N. Halko / 2011 / An Algorithm for the Principal Component Analysis of Large Data Sets / SIAM JSC 33 (5) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - O. Ruiz / 2011 / Ellipse-based principal component analysis for self-intersecting curve reconstruction from noisy point sets / The Visual Computer 27 (3) : 211 ~ 226 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Tang / 2011 / Constrained Cramér-Rao Bound on Robust PCA / IEEE TSP 59 (10) : 5070 ~ 5076 google schola

이 논문의 저자 정보

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