베이지안 통계적 방안 네트워크를 이용한 효과적인 실시간 시선 식별

• 영문명: Effective real-time identification using Bayesian statistical methods gaze Network
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김성홍(Sung-Hong Kim) 석경휴(Gyeong-Hyu Seok)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제11권 제3호, 331~338쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.03.30

국문 초록

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

영문 초록

In this paper, we propose a GRNN(: Generalized Regression Neural Network) algorithms for new eyes and face recognition identification system to solve the points that need corrective action in accordance with the existing problems of facial movements gaze upon it difficult to identify the user and . Using a Kalman filter structural information elements of a face feature to determine the authenticity of the face was estimated future location using the location information of the current head and the treatment time is relatively fast horizontal and vertical elements of the face using a histogram analysis the detected. And the light obtained by configuring the infrared illuminator pupil effects in real-time detection of the pupil, the pupil tracking was - to extract the text print vector.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 베이지안 통계적 방안 네트워크를 이용한 특징

Ⅲ. Kalman 필터 알고리즘 적용

Ⅳ. 실험 결과 및 고찰

Ⅴ. 결 론

키워드

Bayesian Neural Networks Kalman Filter Real-Time 베지안 신경망 칼만 필터 실시간