KCI등재
Design of Face Recognition System Based on Data Preprocessing Method = Comparative Studies and Analysis
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
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발행연도
2018
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English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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27-33(7쪽)
제공처
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본 연구에서는 방사형 기저함수 신경회로망을 얼굴 인식 시스템의 분류기로 사용하였다. 이 시스템은 각각 전처리 알고리즘 및 인식알고리즘이라는 두 개의 모듈로 구성된다. 데이터 전처리 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)가 얼굴인식 분야에 적용되는 일반적인 방법이다. 그러나, PCA 전처리 이외의 다른 효과적인 전처리 방법이 이 연구에서 사용된다. 부과적으로 새로운 특징추출 방법들이 소개된다. 즉 로컬 이진화 패턴(LBP-PCA), 선형 판별 분석(LDA), (2D)PCA 및 ICA와 같은 그러한 여러가지의 전처리 방법을 통해 비교해석이 다루어진다. 방사형 기저함수 신경 회로망 (RBFNNs)은 조건부, 결론부 및 추론부로 구성됩니다. 퍼지 규칙의 조건 부분에서 입력 공간은 퍼지 C- means (FCM) 알고리즘을 사용하여 퍼지클러스터링으로 분할된다. 규칙의 결론 부분에서 연결 가중치는 상수항, 1차 선형식 및 2차식 세 가지 종류를 사용한다. 실험결과는 대표적인 얼굴 데이터를 사용하여 얻어진다.
더보기In this study, the Radial Basis Function Neural Networks are used as a classifier in the face recognition system. The system consists two modules which are pre-processing and recognition respectively. In the pre-processing of images, Principal Component Analysis(PCA) is a common method to use in the filed of face recognition. Besides the PCA pre-processing, other effective preprocessing methods are used in this study. Additionally some new feature extraction methods are introduced. That is, the comparative analysis of several pre-processing methods are carried out such as Local Binary Pattern(LBP-PCA), Linear Discriminant Analysis(LDA), (2D)PCA and ICA. There are three parts in the RFBNNs which consist of condition part, conclusion part and infenrce part. In the first part(Condition), the input space is partitioned with the fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. In the second part(Inference) of rules, three types of polynomials such as constant, linear, and quadratic which are used to realize the connection weights. The experimental results of comparative analysis are obtained from the representative face datasets.
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