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Cho, Hyun-Jong;Kang, Min-Koo;Moon, Seung-Bin
- Proceedings of the KIEE Conference
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- 2008.04a
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- pp.101-102
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- 2008
얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
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김재경;최승혁;오재균;임순범;최윤철
- Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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- 2004.10b
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- pp.562-564
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- 2004
아바타는 최근 각광 받고 있는 기술로서 다양한 분야에서 많은 활용 및 발전이 기대된다. 그러나 현재 아바타 행위 표현 및 제어에는 체계적이고 표준적인 접근 방식이 결여되어 있어 아바타 행위 표현의 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 도메인 환경에서 아바타의 제어를 보다 용이하게 하기 위해서 아바타 행위 표현의 계층적 접근 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 도메인 환경에서 사용되는 작업레벨 행위 모델을 정의하여 사용자가 특정 도메인에서 아바타에게 필요한 작업레벨 행위들을 할당하도록 하고, 이것은 아바타의 동작을 특정 도메인이나 구현환경과 독립적 및 추상적으로 설계한 상위레벨 동작으로 표현된다. 마지막으로 상위레벨 동작은 아바타 엔진이 제어할 수 있는 기본 동작으로 표현되어 다양한 구현 환경에 적용된다. 이와 같은 접근 방식을 통하여 사용자 측면에서 보다 쉽게 아바타의 행위를 제어할 수 있으며, 계층적인 표현 및 제어방식으로 스크립트의 호환성, 확장성 및 재사용성을 높였다
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