가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템Adaptive Facial Expression Recognition System based on Gabor Wavelet Neural Network
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이상완 | ko |
| dc.contributor.author | 김대진 | ko |
| dc.contributor.author | 김용수 | ko |
| dc.contributor.author | 변증남 | ko |
| dc.date.accessioned | 2013-03-08T14:46:57Z | - |
| dc.date.available | 2013-03-08T14:46:57Z | - |
| dc.date.created | 2012-02-06 | - |
| dc.date.created | 2012-02-06 | - |
| dc.date.created | 2012-02-06 | - |
| dc.date.issued | 2006-02 | - |
| dc.identifier.citation | 한국퍼지 및 지능시스템학회논문지, v.16, no.1, pp.1 - 7 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-7078 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/93309 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 6개의 특징점을 이용하는 가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템을 제안한다. 특징 추출부를 포함하는 초기 네트워크의 구성은 Levenberg-Marquardt 기반의 학습방법이 사용되며, 따라서 특정 추출부 결정에 있어서 경험직 요소를 배재시킬 수 있다. 또한 새로운 사용자에 대한 적응 네트워크를 구성하기 위해서 개선된 보상함수를 가지는 Q-학습과, 비지도 퍼지 신경망 모델을 사용하였다. Q-학습을 통해서는 개인 사용자에 대해 분리도가 좋은 특징벡터을 얻을 수 있는 가버필터 세트를 얻을 수 있으며, 퍼지 신경망을 통해서는 사용자의 얼굴변화에 맞게 인식기를 변화시킬 수 있다. 따라서 제안된 시스템은 사용자의 얼굴변화를 따라갈 수 있는 좋은 적응 성능을 보이고 있다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
| dc.title | 가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템 | - |
| dc.title.alternative | Adaptive Facial Expression Recognition System based on Gabor Wavelet Neural Network | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.citation.volume | 16 | - |
| dc.citation.issue | 1 | - |
| dc.citation.beginningpage | 1 | - |
| dc.citation.endingpage | 7 | - |
| dc.citation.publicationname | 한국퍼지 및 지능시스템학회논문지 | - |
| dc.identifier.kciid | ART000992647 | - |
| dc.contributor.localauthor | 이상완 | - |
| dc.contributor.localauthor | 변증남 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김대진 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김용수 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 적응 표정 인식 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 가버 웨이블릿 신경망 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 특징 추출부 학습 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Q 학습 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 퍼지 신경망 모델 | - |
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