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    KCI등재

    대규모 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성있는 얼굴 인식 시스템 = A Fast and Scalable Face Recognition System for a Large Volume of Face Database

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    https://www.riss.kr/link?id=A60259038

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    In this paper we propose a fast and scalable face recognition system for a large volume of face database. The existing work focuses on increasing the accuracy of face recognition, and thus is not appropriate for large face databases. The proposed system does not compare every region in face images, but it compares only important regions such as eyes, nose and mouth. It also employs a filtering and verification technique based on an index to deal with large face databases. Given a query face image, the proposed system first retrieves similar face images from the database by using an index and then compares them with the query face image thoroughly. The experimental results show that our method outperforms the existing method in terms of response time without sacrificing the accuracy much.
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    In this paper we propose a fast and scalable face recognition system for a large volume of face database. The existing work focuses on increasing the accuracy of face recognition, and thus is not appropriate for large face databases. The proposed syst...

    In this paper we propose a fast and scalable face recognition system for a large volume of face database. The existing work focuses on increasing the accuracy of face recognition, and thus is not appropriate for large face databases. The proposed system does not compare every region in face images, but it compares only important regions such as eyes, nose and mouth. It also employs a filtering and verification technique based on an index to deal with large face databases. Given a query face image, the proposed system first retrieves similar face images from the database by using an index and then compares them with the query face image thoroughly. The experimental results show that our method outperforms the existing method in terms of response time without sacrificing the accuracy much.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문에서는 대용량 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성 있는 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 대규모 얼굴 데이터베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 시스템은 우선 얼굴 이미지에서 모든 부분 영역을 비교하는 것이 아니라 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역만 비교한다. 또한 대용량 인물 데이터베이스에 대한 효과적인 얼굴 인식을 위해서 인덱스에 기반한 여과와 검증 기법을 사용한다. 질의 얼굴 이미지가 주어졌을 때 제안하는 기법은 먼저 인덱스를 사용하여 비슷한 얼굴 이미지들만 추출하여 검색 공간을 줄인 후 남은 얼굴 이미지들에 대해서 자세한 비교를 통해 최종적으로 가장 유사한 얼굴 이미지들을 찾는다. 실험을 통해 기존 기법과 비교한 결과 제안하는 기법이 정확도를 유지하면서 신속하게 얼굴 인식을 수행함을 확인하였다.
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    본 논문에서는 대용량 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성 있는 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 대규모 얼굴 데이...

    본 논문에서는 대용량 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성 있는 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 대규모 얼굴 데이터베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 시스템은 우선 얼굴 이미지에서 모든 부분 영역을 비교하는 것이 아니라 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역만 비교한다. 또한 대용량 인물 데이터베이스에 대한 효과적인 얼굴 인식을 위해서 인덱스에 기반한 여과와 검증 기법을 사용한다. 질의 얼굴 이미지가 주어졌을 때 제안하는 기법은 먼저 인덱스를 사용하여 비슷한 얼굴 이미지들만 추출하여 검색 공간을 줄인 후 남은 얼굴 이미지들에 대해서 자세한 비교를 통해 최종적으로 가장 유사한 얼굴 이미지들을 찾는다. 실험을 통해 기존 기법과 비교한 결과 제안하는 기법이 정확도를 유지하면서 신속하게 얼굴 인식을 수행함을 확인하였다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 배경지식
    • 3. 관련연구
    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 배경지식
    • 3. 관련연구
    • 4. 제안하는 기법
    • 5. 실험 및 분석
    • 6. 결론 및 향후 연구
    • 참고문헌
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    참고문헌 (Reference)

    1 "http://web.mit.edu/emeyers/www/face_databases.html"

    2 C. Wang, "Robust Face Recognition from Single Training Image per Person via Auto-associative Memory Neural Network" 4947-4950, 2011

    3 K. Lai, "Orientation Histogram of SIFT Displacement for Recognizing Actions in Broadcast Videos" 286-291, 2011

    4 M. Bicego, "On the use of SIFT Features for face Authentication" 17-22, 2006

    5 J. L. Bentley, "Multidimensional Binary Search Trees used for Associative Searching" 18 (18): 509-517, 1975

    6 J. Galbally, "Hill-climbing Attack to an Eigenface-based Face Verification System" 1-6, 2009

    7 M. Agarwal, "Face Recognition using Principle Component Analysis, Eigenface and Neural Network" 310-314, 2010

    8 A. Alboiol, "Face Recognition using HOG-EBGM" 1537-1543, 2008

    9 L. Wiskott, "Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching" 775-779, 1997

    10 C. C. Tsai, "Face Detection using Eigenface and Neural Network" 4343-4347, 2006

    1 "http://web.mit.edu/emeyers/www/face_databases.html"

    2 C. Wang, "Robust Face Recognition from Single Training Image per Person via Auto-associative Memory Neural Network" 4947-4950, 2011

    3 K. Lai, "Orientation Histogram of SIFT Displacement for Recognizing Actions in Broadcast Videos" 286-291, 2011

    4 M. Bicego, "On the use of SIFT Features for face Authentication" 17-22, 2006

    5 J. L. Bentley, "Multidimensional Binary Search Trees used for Associative Searching" 18 (18): 509-517, 1975

    6 J. Galbally, "Hill-climbing Attack to an Eigenface-based Face Verification System" 1-6, 2009

    7 M. Agarwal, "Face Recognition using Principle Component Analysis, Eigenface and Neural Network" 310-314, 2010

    8 A. Alboiol, "Face Recognition using HOG-EBGM" 1537-1543, 2008

    9 L. Wiskott, "Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching" 775-779, 1997

    10 C. C. Tsai, "Face Detection using Eigenface and Neural Network" 4343-4347, 2006

    11 D. G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints" 60 (60): 91-110, 2004

    12 L. Chang, "A Bayesian Approach for Object Classification based on Clusters of SIFT Local Features" Expert Systems with Applications 1679-1686, 2011

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    2014-09-01 등재 학술지 통합(기타)
    2013-04-26 학술지명변경 한글명 : 정보과학회논문지 : 데이타베이스</br>외국어명 : Journal of KIISE : Databases KCI등재
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
    2007-01-01 등재 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
    2002-01-01 등재 등재학술지 선정(등재후보2차) KCI등재
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