대규모 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성있는 얼굴 인식 시스템A Fast and Scalable Face Recognition System for a Large Volume of Face Database

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dc.contributor.author임선규ko
dc.contributor.author김탁은ko
dc.contributor.author송인철ko
dc.contributor.author김명호ko
dc.date.accessioned2013-03-12T11:50:53Z-
dc.date.available2013-03-12T11:50:53Z-
dc.date.created2012-09-26-
dc.date.created2012-09-26-
dc.date.issued2012-10-
dc.identifier.citation정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.39, no.5, pp.279 - 287-
dc.identifier.issn1229-7739-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/102241-
dc.description.abstract본 논문에서는 대용량 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성 있는 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 대규모 얼굴 데이터베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 시스템은 우선 얼굴 이미지에서 모든 부분 영역을 비교하는 것이 아니라 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역만 비교한다. 또한 대용량 인물 데이터베이스에 대한 효과적인 얼굴 인식을 위해서 인덱스에 기반한 여과와 검증 기법을 사용한다. 질의 얼굴 이미지가 주어졌을 때 제안하는 기법은 먼저 인덱스를 사용하여 비슷한 얼굴 이미지들만 추출하여 검색 공간을 줄인 후 남은 얼굴 이미지들에 대해서 자세한 비교를 통해 최종적으로 가장 유사한 얼굴 이미지들을 찾는다. 실험을 통해 기존 기법과 비교한 결과 제안하는 기법이 정확도를 유지하면서 신속하게 얼굴 인식을 수행함을 확인하였다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title대규모 얼굴 데이터베이스를 위한 빠르고 확장성있는 얼굴 인식 시스템-
dc.title.alternativeA Fast and Scalable Face Recognition System for a Large Volume of Face Database-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume39-
dc.citation.issue5-
dc.citation.beginningpage279-
dc.citation.endingpage287-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지 : 데이타베이스-
dc.identifier.kciidART001704888-
dc.contributor.localauthor김명호-
dc.contributor.nonIdAuthor임선규-
dc.contributor.nonIdAuthor김탁은-
dc.contributor.nonIdAuthor송인철-
dc.subject.keywordAuthorFace Recognition-
dc.subject.keywordAuthorLarge Volume of Face Database-
dc.subject.keywordAuthorFace Feature Indexing-
dc.subject.keywordAuthor얼굴인식-
dc.subject.keywordAuthor대용량 얼굴 데이터베이스-
dc.subject.keywordAuthor얼굴 특징 색인-
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CS-Journal Papers(저널논문)
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