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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문해민 (조선대학교) 박진원 (조선대학교) 반성범 (조선대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제5권 제1호
발행연도
2016.3
수록면
24 - 29 (6page)

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높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 15×15보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.
#저해상도 얼굴 영상 #원거리 얼굴 인식 #LDA #CNN #Low resolution face image #Long distance face recognition #Linear Discriminant Analysis #Convolution Neural Network

목차

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참고문헌 (16)

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전범종 / 2012 / 국내외 지능형 CCTV 영상감시 산업동향 / 정보통신표준픽셀식 142:50~55 google schola 정치윤 / 2012 / 지능형 영상 분석 이벤트 탐지 기술동향 / 전자통신동향분석 27(4):66~73 dbpia 문현찬 / 2008 / 지능형 CCTV 기술 및 시장 동향 / 정보통신연구진흥원 주간기술동향 :13~27 google schola L. Wiskott / 1997 / Face recognition by elastic bunch graph matching / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19(7):776~779 google schola M. A. Turk / 1991 / Eigenfaces for recognition / Journal of Cognitive Neuroscience 3(1):71~86 google schola

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