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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 325 - 330 (6page)
이용수
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얼굴인식 기술은 지난 수십 년간 연구되어온 분야로서 보안, 엔터테인먼트, 모바일 서비스 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 그러나 밝기, 조명각도, 영상 회전등의 환경적 변화 요소에 따라 인식률이 현저하게 감소된다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 최근 많은 계산량을 처리할 수 있는 컴퓨터 하드웨어와 알고리즘의 발전으로 재조명 받고 있는 CNN을 이용해 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 이후 성능검증을 위해 기존의 얼굴인식 알고리즘인 PCA, LBP, DCT와 결과 비교를 진행하였으며, 각각 9.83%, 11.61%, 4.55%의 성능 향상을 보이며, 최종 인식률 99.25%를 달성하는 결과를 보였다.
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참고문헌 (15)
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A. Georghiades / 2001 / From few to many : Illumination cone models for face recognition under variable lighting and pose / IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligen
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems 21 (1) : 1097 ~ 1105
A. Petpon / 2009 / Face Recognition with Local Line Binary Pattern / Int. Conf. on Image and Graphics 9 : 533 ~ 539
D. Gowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant key points / Int. J. of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
H. Bay / 2006 / Surf: Speeded uProbust features / European Conf. on Computer Vision : 404 ~ 417
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems 21 (1) : 1097 ~ 1105
A. Petpon / 2009 / Face Recognition with Local Line Binary Pattern / Int. Conf. on Image and Graphics 9 : 533 ~ 539
D. Gowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant key points / Int. J. of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
H. Bay / 2006 / Surf: Speeded uProbust features / European Conf. on Computer Vision : 404 ~ 417
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