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논문 기본 정보

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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제5권 제6호
발행연도
2005.12
수록면
41 - 48 (8page)

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이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 제안된 인식기법

Ⅲ. 실험 및 결과 비교

Ⅳ. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (13)

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[학술지(정기간행물)] - / 1998. / Discriminant Analysis of Principle Components for Face Recognition : 336 ~ 341 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / PCA versus LDA 23 (2) : 228 ~ 233 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Eigenfaces vs. Fishfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection 19 (7) : 711 ~ 720 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2004. / Fusion of appearance-based face recognition algorithms 7 (2) : 151 ~ 163 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2003. / Face recognition using LDA-based algorithms 14 (1) : 195 ~ 200 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-004-015336840