역전파가 제거된 CNN과 LDA를 이용한 얼굴 영상 해상도별 얼굴 인식률 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 박진원 | - |
dc.date.available | 2020-07-10T06:12:41Z | - |
dc.date.created | 2020-07-08 | - |
dc.date.issued | 2016-03-01 | - |
dc.identifier.issn | 2287-1322 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/8048 | - |
dc.description.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. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | (사)한국스마트미디어학회 | - |
dc.title | 역전파가 제거된 CNN과 LDA를 이용한 얼굴 영상 해상도별 얼굴 인식률 분석 | - |
dc.title.alternative | Performance Analysis of Face Recognition by Face Image resolutions using CNN without Backpropergation and LDA | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 박진원 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 스마트미디어저널, v.5, no.1, pp.24 - 29 | - |
dc.relation.isPartOf | 스마트미디어저널 | - |
dc.citation.title | 스마트미디어저널 | - |
dc.citation.volume | 5 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 24 | - |
dc.citation.endPage | 29 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
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