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표제지
요약
ABSTRACT
목차
1. 서론 7
2. 얼굴 인식 기술의 특징과 관련 연구 9
2.1 클러스터링 9
2.2 가보 웨이블릿(Gabor wavelet) 12
2.3 RBF (Radial basis function) 14
2.4 얼굴 인식 및 워핑(Warping) 16
3. RBF 워핑을 이용한 얼굴 인식 21
3.1 전처리 및 특징점의 정의 22
3.2 특징점 중 표정에 영향을 미치는 영역 추출 및 특징 분석 25
3.3 얼굴 데이터의 분류와 벡터화 29
3.4 Warping을 이용한 표정 감소 35
4. 실험 결과 37
4.1 표정 클러스터별 실험 및 결과 37
5. 결론 및 향후 연구 방향 42
참고문헌 43
표 1. 클러스터 6개 인 경우 38
표 2. 클러스터 9개 인 경우 39
표 3. 클러스터 12개 인 경우 40
표 4. 클러스터 개수별 인실률 비교(워핑 적용 이전) 40
표 5. 클러스터 개수별 인식률 비교(워핑 적용 후) 41
그림 1. k-means 클러스터링 결과 10
그림 2. 가보 웨이블릿의 특징점 정보 13
그림 3. 전통적인 메쉬 워핑 기법 17
그림 4. 범위기반 워핑결과 18
그림 5. RBF 기반의 워핑 결과 19
그림 6. 인식 시스템 구조도 21
그림 7. 얼굴을 구성하는 특징점들의 위치 23
그림 8. 얼굴 이미지 크기 재조정 수행 방법 25
그림 9. 특징 군집 정의(특징점 수) 26
그림 10. 각 특징 별 인식률 비교 27
그림 11. 벡터화 (44×44) 30
그림 12. 벡터화 방법 (5×7) 31
그림 13. 벡터화 방법 (5×5) 32
그림 14. 오인식 상황 33
그림 15. 클러스터별 얼굴 이미지 34
그림 16. 워핑 결과 이미지 35
그림 17. FERET 얼굴 데이터의 등록이미지와 대조 이미지 37
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