한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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(2D)$^2$PCA 의 차원축소를 통한 Curvelet 기반 얼굴인식

Curvelet Based Face Recognition using (2D)$^2$PCA

  • 이보현 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 이성주 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 이일병 (연세대학교 컴퓨터과학과)
  • 발행 : 2011.04.30
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초록

얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)$^2$PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet 변환과 PCA 를 통한 기법들이 소개되어 인식률 향상을 이끌어 냈다. 그런데 Curvelet Transform 은 곡선의 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있고, (2D)$^2$PCA 는 PCA 에 비해 계산량이 적은 장점이 있기 때문에 이를 이용하여 인식률과 처리성능 측면에서 개선된 결과를 얻고자 한다.

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