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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
공기호 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제1호(JKIIT, Vol.16, No.1)
발행연도
2018.1
수록면
11 - 17 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.1.11

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얼굴인식을 보다 정확하게 하기 위해 정교한 전처리 과정이 필요하다. 전처리 과정으로는 기존의 LBP(Local Binary Pattern)보다 조명, 표정, 배경 등과 같은 외부영향에 강인한 LGP(Local Gradient Pattern) 기반으로 한다. LGP를 기반으로 한 알고리즘에 얼굴 특징을 보다 잘 찾을 수 있도록 기울기(Gradient), 방향(Orientations), 밝기(Intensity), 가장자리(Edge)를 기반으로 하는 다중특징 채널과 Uniform 특징을 사용하고, 복잡한 패턴을 줄여 속도를 향상시켜주는 Symmetry 특징을 사용한다. 이러한 전처리 과정을 통하여 검출한 특징들을 해마구조를 적용시킨 CNN(Convolution Neural Network)에 학습 후 보다 정확한 얼굴 검출에 사용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 Yale 얼굴 데이터베이스, BioID 얼굴 데이터베이스, MU+MIT 데이터베이스를 사용하였고 실험 결과를 통해 기존의 알고리즘보다 3~9% 개선되었음을 보여준다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 결론
References

참고문헌 (13)

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