The k-Nearest Neighbor classifier that does not require a training phase is appropriate for a variable number of classes problem like face recognition, Recently distance metric learning methods that is trained with a given data set have reported the significant improvement of the kNN classifier. However, the performance of a distance metric learning method is variable for each application, In this paper, we focus on the face recognition and compare the performance of the state-of-the-art distance metric learning methods, Our experimental results on the public face databases demonstrate that the Mahalanobis distance metric based on PCA is still competitive with respect to both performance and time complexity in face recognition.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.23
no.6
/
pp.539-544
/
2013
In this paper, we was designed three-dimensional face recognition algorithm using polynomial based RBFNNs and proposed method to calculate the recognition performance. In case of two-dimensional face recognition, the recognition performance is reduced by the external environment like facial pose and lighting. In order to compensate for these shortcomings, we perform face recognition by obtaining three-dimensional images. obtain face image using three-dimension scanner before the face recognition and obtain the front facial form using pose-compensation. And the depth value of the face is extracting using Point Signature method. The extracted data as high-dimensional data may cause problems in accompany the training and recognition. so use dimension reduction data using PCA algorithm. accompany parameter optimization using optimization algorithm for effective training. Each recognition performance confirm using PSO, DE, GA algorithm.
In this work, we have investigated a role of linking parameter in Pulse-Coupled Neural Network(PCNN) which is suggested to explain the synchronous activities among neurons in the cat cortex. Then we have found a method to determine the linking parameter for a satisfactory face detection performance in a given color image. Face detection algorithm which uses the color information is independent on pose, size and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise and so on. Depending on these conditions, PCNN's linking parameters should be selected an appropriate values. First we obtained the mean and variance of the skin-tone colors by experiments. Then, we introduced a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has the highest level value (255) and the other pixels have values between 0 and 255 according to normal distribution with a variance. This preprocessing leads to an easy decision of the linking parameter of the Pulse-Coupled Neural Network. Through experiments, it is verified that the proposed method can improve the face detection performance compared to the existing methods.
Journal of International Society for Simulation Surgery
/
v.2
no.2
/
pp.47-51
/
2015
Faces play a key role in revealing the personalized attributes such as the identity, emotion, health condition, etc. Due to the importance of faces, computer-assisted face modeling and reconstruction have been actively studied both in computer vision and graphics community. Especially, face reconstruction and realistic face synthesis are well-grounded research problems and various approaches have been proposed during the last decade. In this paper, we discuss a wide range of existing work in face modeling by introducing their target applications, categorizing them upon their methodology and addressing their strength and weakness on performance. Finally, we introduce remaining research issues and suggest the future research direction in face modeling. We believe that this paper provides a high-level overview on face modeling techniques and helps understand the major research issues and the trends of methodology.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
/
2017.05a
/
pp.776-777
/
2017
The grain burn-back analysis has been required for the calculation of the solid propellant performance. The conventional grain burn-back analysis uses the level set method, but problems in the moving surface analysis may occur. In this study, the face offsetting method has been used for analyzing the moving surface. As results, the face offsetting method has been proven to be useful method for the grain burn-back analysis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.41
no.5
/
pp.63-69
/
2004
This paper proposes a novel method for achieving pose-invariant face recognition using cylindrical model. On the assumption that a face is shaped like that of a cylinder, we estimate the object's pose and then extract the frontal face image via a pose transform with previously estimated pose angle. By employing the proposed pose transform technique we can increase the face recognition performance using the frontal face images. Through representative experiments, we achieved an increased recognition rate from 61.43% to 94.76% by the pose transform. Additionally, the recognition rate with the proposed method achieves as good as that of the more complicated 3D face model.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
/
v.6
no.4
/
pp.169-178
/
2017
Recently, as the interest rate and necessity for security is growing, the demands for a visitor recognition system are being increased. In order to recognize a visitor in visitor recognition systems, the various biometric methods are used. In this paper, we propose a visitor recognition system based on face recognition. The visitor recognition system improves the face recognition performance by integrating several open APIs as a single algorithm and by performing the ensemble of the recognition results. For the performance evaluation, we collected the face data for about five months and measured the performance of the visitor recognition system. As the results of the performance measurement, the visitor recognition system shows a higher face recognition rate than using a single face recognition API, meeting the requirements on performance.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
v.14
no.2
/
pp.84-90
/
2014
This paper presents the results of three-dimensional face point cloud smoothing based on a modified anisotropic diffusion method. The focus of this research was to obtain a 3D face point cloud with a smooth texture and number of vertices equal to the number of vertices input during the smoothing process. Different from other methods, such as using a template D face model, modified anisotropic diffusion only uses basic concepts of convolution and filtering which do not require a complex process. In this research, we used 6D point cloud face data where the first 3D point cloud contained data pertaining to noisy x-, y-, and z-coordinate information, and the other 3D point cloud contained data regarding the red, green, and blue pixel layers as an input system. We used vertex selection to modify the original anisotropic diffusion. The results show that our method has improved performance relative to the original anisotropic diffusion method.
Face recognition is a biometric technology used to identify individuals based on facial feature information. Previous studies of face recognition used features including the eye, mouth and nose; however, there have been few studies on the effects of using other facial components, such as the eyebrows and chin, on recognition performance. We measured the recognition accuracy affected by these facial components, and compared the differences between computer-based and human-based facial recognition methods. This research is novel in the following four ways compared to previous works. First, we measured the effect of components such as the eyebrows and chin. And the accuracy of computer-based face recognition was compared to human-based face recognition according to facial components. Second, for computer-based recognition, facial components were automatically detected using the Adaboost algorithm and active appearance model (AAM), and user authentication was achieved with the face recognition algorithm based on principal component analysis (PCA). Third, we experimentally proved that the number of facial features (when including eyebrows, eye, nose, mouth, and chin) had a greater impact on the accuracy of human-based face recognition, but consistent inclusion of some feature such as chin area had more influence on the accuracy of computer-based face recognition because a computer uses the pixel values of facial images in classifying faces. Fourth, we experimentally proved that the eyebrow feature enhanced the accuracy of computer-based face recognition. However, the problem of occlusion by hair should be solved in order to use the eyebrow feature for face recognition.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.64
no.9
/
pp.1347-1355
/
2015
In this study, we compare the recognition performance using PCA and RBFNNs for introducing robust face recognition system to pose variations based on pose estimation. proposed face recognition system uses Honda/UCSD database for comparing recognition performance. Honda/UCSD database consists of 20 people, with 5 poses per person for a total of 500 face images. Extracted image consists of 5 poses using Multiple-Space PCA and each pose is performed by using (2D)2PCA for performing pose classification. Linear polynomial function is used as connection weight of RBFNNs Pattern Classifier and parameter coefficient is set by using Particle Swarm Optimization for model optimization. Proposed (2D)2PCA-based face pose classification performs recognition performance with PCA, (2D)2PCA and RBFNNs.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.