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상관계수과 거리계수의 조합형 척도를 이용한 영상인식
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  • 상관계수과 거리계수의 조합형 척도를 이용한 영상인식
저자명
홍성준,조용현,Hong. Seong-Jun,Cho. Yong-Hyun
간행물명
한국지능시스템학회 논문지
권/호정보
2010년|20권 3호|pp.343-347 (5 pages)
발행정보
한국지능시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 상관계수와 거리계수의 조합형 유사성 척도에 기반을 둔 효과적인 영상인식 방법을 제안하였다. 여기서 상관계수는 Pearson coefficient에 의한 통계적 유사성을 측정하기 위함이고, 거리계수는 city-block에 의한 공간적인 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 영상사이의 전체 유사성은 각 영상이 가지는 특징사이의 유사성으로 계산되며, 영상의 특징은 PCA와 ICA로 각각 추출하였다. 제안된 방법을 40*50 픽셀의 960(30명*4표정*2조명*4포즈)개 다른 표정영상을 대상으로 실험한 결과, ICA 기반 조합형 척도를 이용하는 것이 PCA 기반 조합형 척도보다 우수한 인식률을 가지며, 또한 조명과 같은 주변 환경에도 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.

기타언어초록

This paper presents an efficient image recognition method using the hybrid coefficient measure of correlation and distance. The correlation coefficient is applied to measure the statistical similarity by using Pearson coefficient, and distance coefficient is also applied to measure the spacial similarity by using city-block. The total similarity among images is calculated by extending the similarity between the feature vectors, then the feature vectors can be extracted by PCA and ICA, respectively. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 960(30 persons * 4 expressions * 2 lights * 4 poses) facial images of 40*50 pixels. The experimental results show that the proposed method of ICA has a superior recognition performances than the method using PCA, and is affected less by the environmental influences so as lighting.