Earticle

초록

한국어

본 연구는 얼굴인식의 복구 처리과정 중 본 연구자의 개발된 고유 해결 일반 알고리즘을 얼굴인식의 고유얼굴 생성 을 위해 적용하였다. 얼굴 복구의 결과를 통한 본 알고리즘의 신뢰성과 오차의 한계들을 살펴볼 수 있었으며 주어 진 얼굴 인식 문제에서도 본 알고리즘을 통해 병렬처리가 가능함을 제시하고 있다. 본 연구는 얼굴이미지를 다양한 동작과 형태로 25개의 실험 데이터를 적용했으며, 실제 얼굴 이미지와 복원된 얼굴 이미지 비교 과정도 아울러 소 개하고 있다. 특히 얼굴인식의 주성분알고리즘에서 요구하는 최고값의 고유 값들을 순차적으로 생성하는 과정을 본 연구자의 고유문제해결의 알고리즘을 통해 병렬적 방법으로 최고값들의 고유치들을 생성할 수 있는 강점을 제시하 고 있다.

영어

Abstract This paper introduces the application of a new algorithm developed by the author that has solved the eigenproblem to find the eigenface, which is created in face recognition, within the process of reconstruction processing of face recognition. The reliability and limit of error of this algorithm can be observed from the face reconstruction results. Also, parallel processing can be performed through this algorithm in the given face recognition problem. A simulation was operated on 25 face images with different motions and various forms. Furthermore, this paper presents the process of comparing the original image with the reconstructed image. Moreover, it presents the advantage of creating the eigenvalues of the largest values through the algorithm of solving the eigenproblem, which the author introduces, in the process of sequentially creating the eigenvalues of the largest values, which is demanded in principle component algorithm of face recognition.

목차

요약
 Abstract
 1. Introduction
 2. A construction of transformation through PCA
  2.1 Distributions and transformations of the group of characteristic vectors
 3. A construction of an image recognition's algorithm
  3.1. Development of an algorithm of eigen faces on PCA.
  3.2 Newton Iteration and Its Modification
 4. Conclusions
 Acknowledgment
 REFERENCES

저자

• 백란 [ Ran Baik | 호남대학교 정보통신대학 컴퓨터공학과 ]

참고문헌