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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 520 - 523 (4page)
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In this paper, we propose a lighting equalization algorithm for improving face recognition rate in extreme lighting environments where face detection is not possible.
First, the color space (LAB) part of the input face image is extracted from the luminance axis (L area), and the median filter is applied to the illumination component information. Second, the maximum, minimum, and average values of the image are calculated based on the extracted luminance axis, and an adaptive expression is formed by dividing the image into three parts so as not to cause a staircase phenomenon when the illumination is removed. Convergent adaptive equations are applied to the inverted median filter applied image to perform illumination equalization. Third, adaptive equalization is applied to the result of the illumination equalization performed in the second, and the brightness is adaptively adjusted according to the brightness of the image. The performance evaluation results of the illumination uniformization algorithm for improving the face recognition rate pro posed in this paper show that the face recognition rate using the Caffe is the same before and after the application because the algorithm is not applied in the illumination environments from the first stage to the third stage. However, in the extreme illumination environments (4th to 5th steps), the face recognition rate using Caffe after application of this algorithm was much higher than before, and the efficiency was proved.
First, the color space (LAB) part of the input face image is extracted from the luminance axis (L area), and the median filter is applied to the illumination component information. Second, the maximum, minimum, and average values of the image are calculated based on the extracted luminance axis, and an adaptive expression is formed by dividing the image into three parts so as not to cause a staircase phenomenon when the illumination is removed. Convergent adaptive equations are applied to the inverted median filter applied image to perform illumination equalization. Third, adaptive equalization is applied to the result of the illumination equalization performed in the second, and the brightness is adaptively adjusted according to the brightness of the image. The performance evaluation results of the illumination uniformization algorithm for improving the face recognition rate pro posed in this paper show that the face recognition rate using the Caffe is the same before and after the application because the algorithm is not applied in the illumination environments from the first stage to the third stage. However, in the extreme illumination environments (4th to 5th steps), the face recognition rate using Caffe after application of this algorithm was much higher than before, and the efficiency was proved.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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