Face recognition across pose using sparse representation and ranked list comparison = 희소성 표현 모델과 순위리스트 기반의 자세 변화에 강인한 얼굴인식

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얼굴인식 연구의 시작 아래 얼굴인식 기술은 급격히 발전해왔다. 다양한 환경에서 촬영된 얼굴 사진들의 모음인 LFW(Labelled Faces in the Wild)의 성능이 인간을 넘어설만큼 얼굴인식기술은 발전했으나, 여전히 사람의 얼굴 자세 변화가 매우 클 경우의 얼굴 인식 성능은 매우 저조하다. 본 논문에서는, 자세 변화가 좌, 우로 45도 이상으로 매우 클 경우에도 좋은 성능을 보이는 얼굴 인식기술을 제안한다. 특정 자세의 트레이닝 이미지들이 포함된 자세 적응적 얼굴사전이 주어졌을 때, 입력 이미지와 얼굴 사전 내의 이미지들간의 유사도를 비교하여 그 유사도에 따라 순위 리스트를 생성하고, 두 입력이미지에 대한 두 순위 리스트의 유사도 측정을 통해 두 입력이미지의 유사도를 결정하는 방법, 또한 자세 적응적 얼굴사전을 이용한 희소성 표현 모델을 통해 얻어진 계수 벡터 간의 유사도 측정을 통해 두 입력 이미지의 유사도를 결정하는 법을 제안한다. 더불어, 자세 적응적 얼굴사전을 사용하는데, 해당 입력이미지의 자세를 자동으로 판단하기 위한 희소성 표현 모델 기반의 포즈 추정 기법도 제안한다.
Advisors
Kim, Jun Moresearcher김준모researcher
Description
한국과학기술원 :전기및전자공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
eng
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학과, 2015.2 ,[v, 28p :]

Keywords

Face Recogntion; Sparse Representation; Kendall`s tau; 얼굴인식

URI
http://hdl.handle.net/10203/206799
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=608528&flag=dissertation
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EE-Theses_Master(석사논문)
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