관측신뢰도를 사용한 변형된 적응 GMM 및 SVM 기반 얼굴인식
저자
발행사항
광주 : 전남대학교 일반대학원, 2013
학위논문사항
학위논문(석사)-- 전남대학교 일반대학원 : 전자컴퓨터공학과 2013. 8
발행연도
2013
작성언어
영어
주제어
DDC
621.381 판사항(22)
발행국(도시)
광주
기타서명
(An) Improved Face Recognition Approach Using Observation Confidence in Modified Adaptive GMM and SVM
형태사항
vii, 60 p. : 삽도 ; 30 cm.
일반주기명
전남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수: 김진영
참고문헌 : p. 54-57
소장기관
Automatic face recognition (AFR) is one of the most interesting and challenging research areas in the field of pattern recognition and biometric systems. It has been extensively investigated in the past decades. Face recognition systems play an important role in many applications such as security systems, monitoring systems, and credit card verification, etc. However, there are still many challenging problems to address in face recognition under uncontrolled and uncooperative conditions such as illumination changes, pose problem, facial expressions, scale variability, aging, and occlusion, etc.
In this thesis, we investigate a modified adaptive Gaussian Mixture Model (GMM) training approach by combining a weight factor of probabilities of observation called observation confidence for face recognition. The observation confidence is introduced in an adaptive GMM objective function, and is calculated based on Flatness Measure (FM). The adaptive GMM model is trained using a modified Expectation Maximization (EM) algorithm and Maximum A Posteriori (MAP) estimation for optimizing the objective function. Based on this modified adaptive GMM training algorithm, we also propose a new method to form a GMM supervector that describes a facial image with three parameters of GMM and is used as an input feature vector to Support Vector Machine (SVM) for face recognition.
Some experimental results on the Olivetti Research Laboratory (ORL) face database demonstrate that our proposed approaches outperform the standard adaptive GMM, standard GMM supervector and other well-known methods. Specifically, the best recognition rate is 100% for the case of higher mixture corresponding to higher GMM supervector dimension. Even for lower GMM supervector dimension, the error rate is decreased from 6.3% to 2.5% by the modified GMM supervector as compared with the standard adaptive GMM approach. This shows the efficiency and utility of this study for real automatic face recognition system.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)