SVD 알고리즘 및 HMM을 이용한 얼굴 및 눈 패턴 검출 = Face and Eye Pattern Detection Using SVD Algorithm and HMM
The studies about automatic pattern detection of the eye and face from the human image acquired by the CCD image sensor have good applicabilities in the industry, home automation, and data communication field. In general, pattern detection method consists of feature based matching and template matching. In feature based matching, the feature vector is extracted with DLM(dynamic linking matching), EBGM(elastic bunch graph matching), HMM(hidden markov model) matching and knowledge based matching using statistical characteristics. In template matching, in general, the template vector is extracted with PCA(principal component analysis). When these method applied in the face and eye detection, each method has its own merits and some disadvantage. Therefore, by combined utilization of SVD(singular value decomposition) and HMM algorithm, is expected that we can selectively make use of each methods advantage and it result in improved detection accuracy.
In this paper, we proposed the method for face and eye detection, which was combined by the two algorithms, to be suitable for the high speed image processing using DSP chip or microprocessor. In the beginning, template matching was followed by a template extraction using batch SVD algorithm and then face pattern was classified and recognized by HMM algorithm which is one of feature based matching technique. Finally, eye pattern detection was performed by pattern search neural network utilizing eigeneye image.
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