Pre-Processing 방법에 따른 PCA/LDA 기반의 얼굴인식 성능 비교

김형복; 심귀보

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김형복 심귀보 (중앙대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호

발행연도: 2009.4

수록면: 21 - 24 (4page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

Pre-Processing 방법에 따른 얼굴인식 성능 비교

김형복 , 심귀보 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2009.09 학술대회자료

Pre-Processing 방법에 따른 PCA/LDA 기반의 얼굴인식 성능 비교

김형복 , 심귀보 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.04 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 얼굴 인식의 인식률 향상을 위해 전처리(Pre-Processing) 방법의 차이에 따른 얼굴 인식률을 비교하였다. 일반적인 전처리 방법으로는 평균 조명의 변화로 인한 영향을 최소화하기 위해서 영상의 밝기 값에 평균을 빼고 분산을 나눠서 밝기 성분을 정규화 하는 FLC(Fast Lightning Correction)를 수행한다. 본 논문에서는 일반적인 전처리 방법인 FSC를 수행한 후의 얼굴 인식률과 영상의 경계를 강조하는 고역통과필터(High-Pass Filter)를 수행 후 FLC의 전처리 과정을 거친 영상의 얼굴 인식률, 영상의 명암 값의 분포를 고르게 만들어주는 히스토그램평활화(Histogram Equalization)를 수행한 후 FLC의 전처리 과정을 거친 영상의 얼굴 인식률을 PCA/LDA 얼굴인식 알고리즘을 통해서 각각의 방법에 따른 얼굴 인식률을 비교하였다. ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험을 하였으며 실험 결과 히스토그램 평활화를 한 후 FSC를 수행 한 전처리 과정이 가장 우수한 얼굴 인식률을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

#얼굴인식 #Pre-processing #PCA/LDA #FLC #히스토그램 평활화

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김형복

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 전기전자공학 > 제어계측공학

논문수 7 이용수 1,258

심귀보

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 제어계측공학 TOP 0.5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 0.5%

논문수 556 이용수 69,138

이 논문과 함께 이용한 논문

PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 알고리즘의 구조적 설계

석진욱 , 오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2010 .07

거리 척도에 따른 PCA/LDA 기반의 얼굴 인식 성능 분석

송영준 , 김영길 , 안재형 한국산학기술학회 논문지 2005 .06

유비쿼터스 환경을 이용한 얼굴인식

고현주 , 김형배 , 양동화 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2004 .07

얼굴인식을 위한 PCA, LDA 및 정합기법의 비교

박세제 , 박영태 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2003 .04

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-028-002277857

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)