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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김사문 (충북대학교) 이대종 (충북대학교) 이호현 (한국수자원공사) 전명근 (충북대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제65P권 제2호
발행연도
2016.6
수록면
130 - 135 (6page)

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Gait recognition has advantage of non-contact type recognition. But It has disadvantage of low recognition rate when the pedestrian silhouette is changed due to bag or coat. In this paper, we proposed new method using combination of gait energy image feature and thermal face image feature. First, we extracted a face image which has optimal focusing value using human body rate and Tenengrad algorithm. Second step, we extracted features from gait energy image and thermal face image using linear discriminant analysis. Third, calculate euclidean distance between train data and test data, and optimize weights using genetic algorithm. Finally, we compute classification using nearest neighbor classification algorithm. So the proposed method shows a better result than the conventional method.

목차

Abstract
1. 서론
2. 인체 비율과 Tenengrad 알고리즘을 이용한 얼굴 영상 추출
3. LDA를 이용한 특징추출
4. 결정 단계에서의 융합
5. 인식 실험
6. 결론
References

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