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- 저자 : 김귀주 ( Kwijoo Kim ) (검색결과 2 건)
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얼굴인식을 위해 효과적인 차원축소 방법을 사용한 특징추출
손병준 ( Byungjun Son ),김귀주 ( Kwijoo Kim ),이일병 ( Yillbyung Lee ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.1
얼굴 데이터를 사용하는 인식 시스템에서 특징 벡터의 차원은 일반적으로 매우 크다. 패턴인식에서 차원 축소는 중요한 문제로서, 효과적인 얼굴 인식을 위한 특징 벡터의 차원 축소는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 획득된 얼굴 데이터로부터 저 차원의 강건한 특징을 얻기 위하여 웨이블릿을 사용하고, 식별력 있는 특징을 얻기 위하여 direct linear discriminant analysis를 사용하였다. Direct linear discriminant analysis 방법을 사용하기 이전에 웨이블릿을 사용함으로써 계산 복잡도를 줄여줄 뿐만 아니라 식별력을 높여주고 효과적으로 얼굴 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 보여준다. 얼굴의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였으며, 최근접 평균 분류기를 사용함으로써 분류를 위한 시간을 최소화하였다. 본 논문에서 인간의 얼굴인식을 위해 제시한 방법이 얼굴패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
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강인한 홍채 인식 시스템을 위한 효율적인 눈 영상 검사 알고리즘
장자인(Jain Jang),김귀주(Jinho Son),손진호(Kwijoo Kim),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
홍채 인식 시스템의 성능향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는, 강인한 홍채 인식 시스템을 위해서 두 단계로 이루어진 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)와 2차원 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 두 번째 단계에서는 눈 영상에 눈 깜빡임이나 속눈썹의 홍채영역 침범, 홍채 영상이 부분적으로 잘렸을 경우 등의 시스템의 성능저하의 원인이 되는 부적절한 데이터를 찾아낸다. 111명의 1734개의 눈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성공률은 96.5%였고, 이러한 전처리 과정을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상 시킬 수 있다.
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