Housdorff Distance 기반의 Hough Transform을 적용한 얼굴 인식 시스템의 설계 및 구현
- 최초 등록일
- 2006.12.19
- 최종 저작일
- 2006.01
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소개글
Housdorff Distance 기반의 Hough Transform을 적용한 얼굴 인식 시스템의 설계 및 구현에 관한 본인의 학위 논문입니다.
목차
LIST OF ALGORITHM iv
LIST OF FIGURES v
국문요약 viii
제1장 서론 1
1.1 배경 1
1.2 관련 연구 3
1.2.1 Neural Network을 이용한 인식 방법 3
1.2.2 PCA(Principal Component Analysis)를 이용한 방법 4
1.2.3 컬러정보를 이용한 방법 4
1.2.4 기하학적인 특징 기반 방법 6
1.2.5 LEM(Line Edag Map) 기반 방법 7
1.3 얼굴 인식에 영향을 미치는 요인 7
1.3.1 크기 변화 8
1.3.2 방향 변화 8
1.3.3 표정 변화 8
1.3.4 조명 변화 8
제2장. 얼굴검출과 인식에 사용된 기법 9
2.1. 팽창연산 9
2.2. 히스토그램 평활화 9
2.3. 미분연산자 이용 10
2.4. 세선화 12
제3장. Line Edge Map(LEM) 13
3.1. Housdorff distance. 13
3.2. Line segment Hausdorff distance. 14
3.3. Hough transform 16
제4장 알고리즘 설계 및 구현 21
4.1. 얼굴검출 21
4.1.1 이미지 추출 22
4.1.2 얼굴 검출 23
4.1.3 눈 검출 33
4.2. 얼굴인식 43
4.2.1 세선화 44
4.2.2 특징추출을 위한 얼굴영역 지정 46
4.2.3 선분검출 49
4.2.4 인식을 위한 변환 50
4.3. 결과 및 분석 52
제5장 결론 56
ABSTRACT 58
참고문헌 59
본문내용
오늘날 컴퓨터를 이용한 정보의 전달이 다양한 영역에서 증가하고 있으며, 특히 전 세계적으로 통용되는 인터넷의 활용이 범용화 됨에 따라 다양한 비대면(非對面) 행위들이 증가하고 있다. 특히 인터넷상에서의 금융거래 및 각종 상거래행위, 인터넷 교육, 인터넷상에서의 각종 정보검색, 기업체 및 각종 단체 내에서 행해지는 전자결제시스템 활용, 무인 출입관리시스템의 활용 등과 같은 분야에서 이용자의 정확한 신원확인이 매우 중요한 과제로 인식되어지고 있다. 현재까지는 주로 ID와 비밀번호의 동시사용, 카드사용, 공인인증서 사용 방법 등이 신원확인을 위해 사용되어져 왔지만 도난 또는 분실 등의 위험 때문에 이러한 방법은 제한적인 면을 늘 지니고 있으며, 실제로 잘못된 활용으로 인해 많은 피해사례들이 속속 나타나고 있는 실정이다. 이러한 부정적 상황에 대한 대응방안으로 많이 연구되어왔고, 활용단계에 접어든 것이 바로 생체정보인식이다.
참고 자료
없음
