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LDA와 SVM을 이용한 얼굴 인식 시스템에 관한 연구

이정재
Lee, Jung-Jai

  • 투고 : 2015.10.15
  • 심사 : 2015.11.23
  • 발행 : 2015.11.30

초록

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

키워드

주성분분석;선형판별분석;서포트벡터머신;얼굴 인식

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과제정보

연구 과제 주관 기관 : 송원대학교