다층신경망을 이용한 임의의 크기를 가진 얼굴인식에 관한 연구 = (A) Study about face awareness that have free size that use multi-layer neural network
저자
발행사항
부산 : 東義大學校 大學院, 2004
학위논문사항
학위논문(석사)-- 동의대학교 대학원: 전자공학과 2004. 2
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
발행국(도시)
부산
형태사항
vi, 55p. : 삽도 ; 27cm
일반주기명
참고문헌: p. 52-54
소장기관
얼굴인식기술의 문제점은 인식 환경이나 인식 대상의 가변성에 있다. 즉 주변 환경이 변하거나 얼굴의 모양이 바뀔 수 있는데, 얼굴인식 시스템은 이러한 점들을 극복해야 고도의 보안시스템에서 독립적으로 사용될 수 있을 것으로 보인다. 예를 들어 주변 환경에 빛의 밝기가 변한다거나, 설치환경이 실외라던가, 또는 역광이 심해 원 영상 획득이 어렵다든지 하는 문제들이 존재한다.
본 논문에서는 이러한 단점을 최소화 시키는데 중점을 두었다. 한영상내에 임의의 크기로 존재하는 인간의 얼굴영역을 검출 하기 위한 방법으로 다층 신경망을 도입하였다. 다층 신경망을 이용하여 다양한 학습 알고리즘으로 단계별 시행하여 보다 정확한 얼굴검출에 노력하였다. 또한 감시카메라의 영상정보의 특성상 인간의 얼굴영상의 크기가 실시간 가변하므로 변화하는 얼굴영상에 대한 크기를 제한하고 한 영상내의 다양한 얼굴영상을 독립적으로 동시에 추출하는 방법을 제안한다.
There is problem of face awareness technology awareness surrounding or awareness target's variability. That is, surrounding environment changes or facial shape can change, face awareness system can be expected to be used separatively in highly security system though overcome these points.
For example, focal ratio of light of surrounding environment changes, or establishment environment is outside, and because backlight is serious, hard problems of reflex acquisition of original exist. In this treatise, put emphasis to minimise shortcoming such as Iwa. Introduced Multi-layer neural network by method to detect human's face area which exist to free size in single Image.
Tried in correcter face detection enforcing step by various studying algorithm using Mutil-layer neural network. Also, dimension of special quality of viewdata, human's face Image size for face Image that change real time because is variable Gamsikame and And propose method to draw various face picture separatively at the same time in premier.
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