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Face Recognition Grand Challenge (FRGC) 및 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기술 개발 동향

황원준    (삼성종합기술원 ;  ); 김준모  
  • 초록

    본 논문에서는 최근 얼굴 인식 평가에 많이 사용된 FRGC Ver 2.0 DB와 그 프로토콜을 간략히 소개하고 이를 이용한 다양한 얼굴 인식 방법 및 그 개발 동향에 대해서 살펴보고자 한다. FRGC는 객관적인 2D/3D 얼굴 인식 알고리즘 성능 평가를 위해서 공개되었는데, 본 논문에서는 2D 정면 얼굴 인식에 대한 내용을 위주로 기술하고자 한다. FRGC의 2D 얼굴 인식 DB는 주로 조명의 Control 유무에 따른 성능 비교를 위한 평가 프로토콜을 제안하고 있다. 이에 2004년부터 최근까지 10개 이상의 알고리즘이 발표되었고, 본 논문에서는 중요한 11개의 알고리즘을 살펴보고자 한다. 또한 이들 알고리즘에서 핵심적으로 사용되는 특징 추출 알고리즘을 살펴보고 마지막으로 각 알고리즘의 FRGC DB에서의 성능을 비교 평가하고자 한다.


  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Lee, Jae-Yong ; Kim, Ji-Eun ; Oh, Seoung-Jun 2012. "Gabor Descriptors Extraction in the SURF Feature Point for Improvement Accuracy in Face Recognition" 방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, 17(5): 808~816     

 저자의 다른 논문

  • 김준모 (3)

    1. 2014 "무릎 자기공명영상에서 형상 사전정보 기반의 그래프 컷을 이용한 전방십자인대 분할" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 41 (1): 36~45    
    2. 2014 "두 영상검색 시스템의 협력적 이용을 통한 재순위화" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems 24 (1): 7~15    
    3. 2014 "실감 방송을 위한 얼굴 인식 기술 소개" 방송공학회지 = Korea society broadcast engineers magazine 19 (3): 111~122    

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