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원통모델과 PCA 를 이용한 얼굴 인식 시스템 성능 향상 기법
이석진(Seokjin Lee),문성희(Sunghee Moon),이칠우(Chilwoo Lee) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2
본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 원통 모델과 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하는 방법을 제안한다. 얼굴 인식에 필요한 얼굴을 인식하기 위해서 제안한 방법에서는 널리 사용되고 있는 Adaboost 알고리즘을 이용한다. Adaboost 알고리즘에서는 빠른 성능의 얼굴 검출을 위해 적분 영상과 Haar-like 특징, cascade 를 이용한다. 그리고 검출된 얼굴 영역에 대해 Y 축을 중심으로 얼굴이 바라보는 방향을 이용해 각도를 추정하고 나서 원통 모델을 적용하여 영상을 재구성한다. 이 원통 모델 영상을 통해 인식단계에서는 PCA 를 적용하고 고유값과 고유벡터를 이용하여 얼굴영상 특징의 차원을 축소할 수 있다. 그리하여 본 논문에서는 얼굴이 회전해있는 경우에는 원통 모델을 적용하여 얼굴 영상을 재구성한 후 얼굴을 인식함으로써, 정면얼굴뿐만 아니라 회전된 옆얼굴에서도 인식이 가능한 시스템을 제작하는 것을 목적으로 하고 있다. In this paper, we propose the face recognition system using cylindrical model and PCA. For getting the face which is used in face recognition, we implement Adaboost algorithm. In this algorithm, it includes the integral image, haar-like features, and cascade. Then the system reconstructs the detected image after estimating how much rotate on y-axis and applying the cylindrical model. Using this image, we can get the combinated result after applying PCA algorithm which extract the feature of image with decreased dimension using eigenvector and eigenvalue. Therefore we aim of producting the system that can recognize not only the frontal face, but also the rotated face using proposed method.