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dc.contributor.author문지혜-
dc.creator문지혜-
dc.date.accessioned2016-08-26T10:08:47Z-
dc.date.available2016-08-26T10:08:47Z-
dc.date.issued2003-
dc.identifier.otherOAK-000000032949-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/200318-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000032949-
dc.description.abstract얼굴 인식의 과정에서는 제일 먼저 얼굴의 검출과 배치를 수행하고 얼굴 영상의 등록 과정을 거친다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정 중 나타날 수 있는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기차이로 인한 오차를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 나타내었다. 각 변환행렬을 사용하여 eigenspace에서 등록오차에 따른 미분계수를 구하면 subpixel 이하의 등록 오차를 완벽하게 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다. ;A typical face recognition system is composed of face detection, localization and classification. Robust face recognition requires the ability to recognize identity despite of various registration errors. In this paper we propose a new method which compensates for registration error utilizing differential coefficient in eigenspace. Registration error is restricted to horizontal and vertical shift, rotation and scale, which can be represented by linear operations. Our approach achieves enormous computational efficiency, since we calculate shift or rotation parameters in eigenspace instead of searching for the parameters in the image space. Our experiments show that the registration error compensation drastically enhances the face recognition accuracy of face images suffering from translation, rotation and scale changes.-
dc.description.tableofcontents논문 개요 = ⅴ Ⅰ. 서론 = 1 1.1 다양한 얼굴 인식 방법에 대한 고찰 = 1 1.2 연구의 필요성 및 목적 = 4 1.3 논문 구성 = 5 Ⅱ. Eigenface를 이용한 얼굴 인식 = 6 2.1 Principal Component Analysis = 6 2.2 얼굴 인식을 위한 eigenface = 9 2.3 Eigenface 구하기 = 11 2.4 Eigenface를 이용한 얼굴 영상의 분류 = 16 2.5 Eigenface를 이용한 얼굴 영상의 복원 = 18 Ⅲ. 영상의 크기 변화에 대한 weight 벡터의 normalized distance = 19 Ⅳ. eigenspace에서 영상 등록 오차 보정 = 22 4.1 얼굴 영상의 등록 오차의 정의 = 22 4.2 영상 등록오차의 선형 근사화 = 24 4.2.1 수직이동 변환의 경우 = 25 4.2.2 수평이동 변환의 경우 = 27 4.2.3 회전 변환의 경우 = 28 4.2.3 크기 변환의 경우 = 31 4.2.4 이동, 회전, 크기변화를 모두 고려한 경우 = 33 Ⅴ. 실험 과정 및 실험 결과 = 38 5.1 MIT face database = 38 5.2 영상의 downsize 알고리즘 = 39 5.3 등록오차 보정 알고리즘의 적용 = 40 5.4 실험 결과 및 분석 = 43 Ⅵ. 결론 = 48 Abstract = 50 참고문헌 = 52-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent517412 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 과학기술대학원-
dc.titleEigenface를 이용한 얼굴인식에서의 영상등록 오차 보정-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedRegistration error compensation for face recognition using eigenface-
dc.format.pagev, 52 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major과학기술대학원 정보통신학과-
dc.date.awarded2004. 2-
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