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학술논문

퍼지기반 Segment-Boost 방법을 통한 효과적인 얼굴인식

이용수 5

영문명
Fuzzy-based Segment-Boost Method for Effective Face Recognition
발행기관
한국시뮬레이션학회
저자명
장원석(Won-Suk Chang) 노창현(Chang-Hyeon Noh) 이종식(Jong-Sik Lee)
간행물 정보
『한국시뮬레이션학회 논문지』제18권 제1호, 17~25쪽, 전체 9쪽
주제분류
공학 > 기타공학
파일형태
PDF
발행일자
2009.03.30
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 논문에서는 퍼지기반 Segment-Boost 방법을 소개하고, 이를 이용한 효과적인 얼굴인식 방법을 제안한다. 퍼지기반 Segment-Boost는 기존의 Segment-Boost가 갖고 있던 문제점과 성능의 한계요소들을 제거함으로써, 향상된 학습 성능뿐만 아니라 학습 성능의 안정성과 신뢰성을 보장하여 준다. 퍼지기반 Segment-Boost는 퍼지이론을 이용함으로써 서브벡터 선택개수를 최적화하고, 이를 통해 최상의 학습 성능이 유도될 수 있도록 설계되었다. 또한, 퍼지기반 Segment-Boost 내에서의 퍼지추론을 위해 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능을 측정하고, 최적화된 서브벡터 선택개수를 추론함으로써 서브벡터 선택개수를 제어한다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 실제 최적의 서브벡터 선택개수에 매우 근접한 값을 추론하였다. 그 결과, 퍼지기반 Segment-Boost는 비교 실험한 boosting 방법보다 높은 얼굴인식률을 보여줌과 동시에 기존 Segment-Boost 만큼의 빠른 특징선택 속도를 유지하였고, 이러한 실험결과를 통해 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능과 이를 이용한 특징선택 및 얼굴인식 방법에 있어서의 성능향상 및 안정성이 입증되었다.

영문 초록

This paper suggests fuzzy-based Segment-Boost method and an effective method for face recognition using the fuzzy-based Segment-Boost. Fuzzy-based Segment-Boost eliminates the limitations of Segment-Boost, and it guarantees improved learning performance and the stability of the performance. By using the fuzzy theory, fuzzy-based Segment- Boost optimizes the selection number of sub-vectors, and leads the optimized learning performance. The fuzzy controller designed in this paper measures learning performance of the fuzzy-based Segment-Boost, and it controls the selection number of sub-vectors by inferring the optimized selection number. The simulation results show that the fuzzy controller inferred the selection number which is very approximate to the true optimized value. As a result, fuzzy-based Segment-Boost showed higher face recognition rate than compared boosting methods and it preserves the velocity of feature selection as fast as that of Segment-Boost. From the experimental results, it was proved that fuzzy-based Segment-Boost has improved and stable performances of learning, feature selection and face recognition.

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 퍼지기반 Segment-Boost 학습
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론

키워드

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APA

장원석(Won-Suk Chang),노창현(Chang-Hyeon Noh),이종식(Jong-Sik Lee). (2009).퍼지기반 Segment-Boost 방법을 통한 효과적인 얼굴인식. 한국시뮬레이션학회 논문지, 18 (1), 17-25

MLA

장원석(Won-Suk Chang),노창현(Chang-Hyeon Noh),이종식(Jong-Sik Lee). "퍼지기반 Segment-Boost 방법을 통한 효과적인 얼굴인식." 한국시뮬레이션학회 논문지, 18.1(2009): 17-25

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