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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.10
- 수록면
- 942 - 947 (6page)
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In this paper, a new feature representation technique called Improved 2-directional 2-dimensional direct linear discriminant analysis (Improved (2D)2 DLDA) is proposed. In the case of face recognition, thesmall sample size problem and need for many coeffficients are often encountered. In order to solve these problems, the proposed method uses the direct LDA and 2-directional image scatter matrix. Moreover the selection method of feature vector and the method of similarity measure are proposed. The ORL face database is used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method obtains better recognition rate and requires lesser memory than the direct LDA.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Improved (2D)² DLDA
Ⅲ. Experimental results
Ⅳ. Conclusion
References
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참고문헌 (8)
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Pentland, A., Moghaddam, B., Starner, T.: View-based and modular eigenspaces for face Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (1994) 84-91
Turk, M., Pentalnd, A.: Eigenfaces for recognition. J. Cognitive Neurosci. Vol. 3. No. 1. (1991) 71-86
Fukunaga, K.: Introduction to Statistical Pattern Recognition. 2nd edn. Academic Press, New York (1990)
Belhumeour, P.N., Hespanha, J.P., Kriegman, D.J.: Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 19. No. 7. (1997) 711-720
Yu, H., Yang, J.: A direct LDA algorithm for high-dimensional data with application to face recognition. Pattern Recognition. Vol. 34. No. 10. (2001) 2067-2070
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