한국지능시스템학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference)

한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

KPCA 기반 노이즈 제거 기법을 이용한 부분 손상된 얼굴 영상의 복원

Reconstruction of Partially Occluded Facial Image Utilizing KPCA-based Denoising Method

  • 강대성 (고려대학교 제어계측공학과) ;
  • 김종호 (고려대학교 제어계측공학과) ;
  • 박주영 (고려대학교 제어계측공학과)
  • Kang Daesung (Dept. of Control and Instrumentation Engineering, Korea University) ;
  • Kim Jongho (Dept. of Control and Instrumentation Engineering, Korea University) ;
  • Park Jooyoung (Dept. of Control and Instrumentation Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2005.04.01
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초록

많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.

In numerous occasions, there is need to reconstruct partially occluded facial image. Typical examples include the recognition of criminals whose facial images are captured by surveillance cameras- ln such cases a significant part of the face is occluded making the process of identification extremely difficult, both for automatic face recognition systems and human observers. To overcome these difficulties, we consider the application of Kernel PCA-based denoising method to partially occluded facial image in this paper.

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