Bezier curve are very strong for variety of application. Specifically in image processing it applies to object recognition, face recognition, and human gait recognition. It also works on fingerprint and other biometric system recognition. This paper presents a work to recognize digital images of human frontal faces using the approximated Bezier curve and an intelligent process of learning using neural network. The main structural features of faces like eye, eyebrows, nose, lips, and Face boundaries are extracted and using minimum of these features face is recognized efficiently.
목차
Abstract 1. Introduction 1.1 Overview of Bezier Curve 1.2 Overview of Neural Network as Classifier 2. The Framework of Proposed System 3. Results and Performance Analysis 3.1. Image Acquisition 3.2. Face Detection 3.3 Image Pre-processing 3.4 Canny Edge Detection and Harris Corner Detection 3.5 Training Data of Neural Network 4. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
간기
월간
pISSN
1975-0080
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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