http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
PCA와 kNN를 이용한 얼굴 인식률 향상을 위한 연구
강득희(DeukHee Kang),이말례(Marley Lee) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2
얼굴인식은 얼굴 영역의 분리, 특징 추출, 인식의 단계로 이루어져 있다. 얼굴인식의 주된 연구는 인식률을 향상을 목적으로 하고 있다, 이를 위해 본 논문은 인식률 향상을 위하여 다양한 테스트 영상에 대해 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 적용한 후 PCA(Principle Component Analysis)를 사용하여 고유벡터(Eigenvector)값을 단계별로 추출하여 다양한 크기의 kNN으로 인식률을 평가하는 얼굴 인식모델을 연구하였다. 본 논문에서 연구한 기법에 따라 실험을 통해 얻은 결과를 기반으로 높은 인식률을 가진 고유벡터값과 k값을 찾을 수 있었다.