역전파가 제거된 CNN과 LDA를 이용한 얼굴 영상 해상도별 얼굴 인식률 분석Performance Analysis of Face Recognition by Face Image resolutions using CNN without Backpropergation and LDA
- Other Titles
- Performance Analysis of Face Recognition by Face Image resolutions using CNN without Backpropergation and LDA
- Authors
- 박진원
- Issue Date
- 1-Mar-2016
- Publisher
- (사)한국스마트미디어학회
- Citation
- 스마트미디어저널, v.5, no.1, pp.24 - 29
- Journal Title
- 스마트미디어저널
- Volume
- 5
- Number
- 1
- Start Page
- 24
- End Page
- 29
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/8048
- ISSN
- 2287-1322
- Abstract
- 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.
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