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      왜곡과 잡음에 강한 얼굴인증 시스템

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      https://www.riss.kr/link?id=A82573988

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 얼굴인식의 연구를 위한 왜곡과 잡음에 대하여 최적화된 비선형 합성필터를 연구한다. 최적화된 비선형 합성필터는 입력영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. True-class의 영상 중 3장의 영상으로 훈련된 필터를 얼굴인증에 적용하여 왜곡과 잡음에 대한 성능을 실험하였다. 또한 저해상도 영상에도 왜곡과 잡음에 대하여 강인함을 보였다.
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      본 논문에서는 얼굴인식의 연구를 위한 왜곡과 잡음에 대하여 최적화된 비선형 합성필터를 연구한다. 최적화된 비선형 합성필터는 입력영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 ...

      본 논문에서는 얼굴인식의 연구를 위한 왜곡과 잡음에 대하여 최적화된 비선형 합성필터를 연구한다. 최적화된 비선형 합성필터는 입력영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. True-class의 영상 중 3장의 영상으로 훈련된 필터를 얼굴인증에 적용하여 왜곡과 잡음에 대한 성능을 실험하였다. 또한 저해상도 영상에도 왜곡과 잡음에 대하여 강인함을 보였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, we discuss face verification using the optimum nonlinear composite filter. The optimum nonlinear composite filter is derived by minimizing the output energy due to the additive noise and the input scene. We adopt the nonlinear composite filter trained with 3 images for face verification. The performance is analyzed in terms of the detection probability and the false alarm probability showing the robustness to the distortion and noise.
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      In this paper, we discuss face verification using the optimum nonlinear composite filter. The optimum nonlinear composite filter is derived by minimizing the output energy due to the additive noise and the input scene. We adopt the nonlinear composite...

      In this paper, we discuss face verification using the optimum nonlinear composite filter. The optimum nonlinear composite filter is derived by minimizing the output energy due to the additive noise and the input scene. We adopt the nonlinear composite filter trained with 3 images for face verification. The performance is analyzed in terms of the detection probability and the false alarm probability showing the robustness to the distortion and noise.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련연구
      • 3. 구현
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련연구
      • 3. 구현
      • 4. 결론
      • [참고문헌]
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