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      R, G, B Domain 상에서의 Adaboost Fusion

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      https://www.riss.kr/link?id=A76132077

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문은 얼굴 인식의 특징점을 기존의 Gray-Level 이미지를 이용하는 대신, RGB 도메인의 이미지를 이용하는 것이다. 이 이미지를 바탕으로 Adaboost 학습 알고리듬으로 학습 시켜 강분류기의 인...

      본 논문은 얼굴 인식의 특징점을 기존의 Gray-Level 이미지를 이용하는 대신, RGB 도메인의 이미지를 이용하는 것이다. 이 이미지를 바탕으로 Adaboost 학습 알고리듬으로 학습 시켜 강분류기의 인식률을 높이고, 실시간으로 얼굴의 위치를 찾아내는 것이 이 논문의 목적이다. 사람의 피부색 정보를 처리하는 것은 얼굴의 다른 특징들에 대한 정보를 처리하는 속도에 비해 월등히 빠르다. 따라서 본 논문은 R, G, B 세 Domain 상에서의 각각 얼굴을 찾아내 그 결과를 종합하여 최종 결과를 도출하는 시스템을 구현하고자 한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 컬러 공간
      • 3. Adaboost 알고리듬
      • 4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 컬러 공간
      • 3. Adaboost 알고리듬
      • 4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
      • 5. 결론
      • 참고문헌
      • Acknowledgement
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