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논문 기본 정보

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한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 韓國情報技術學會論文誌 第5卷 第1號
발행연도
2007.3
수록면
94 - 101 (8page)

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이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 기반을 두고 다층 신경망과 레이디얼 기저함수 신경망을 각각 결합한 두 가지의 인식 방법에 대해 이론적으로 전개하고 그 실험성능을 비교 분석하였다. 첫째 방법은 입력된 얼굴영상을 전처리 과정으로서 주성분 분석법을 통하여 특징 벡터를 산출하여 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 두 번째 방식은 선형판별 분석법을 이용하여 원래 영상의 특징 값을 산출하고 차원을 줄인 다음에 레이디얼 기저함수 신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. ORL DB의 얼굴영상을 통해 실험한 결과 가장 우수한 결과는 주성분분석법과 다층신경망을 결합한 방법으로 95.29%의 인식률을 얻을 수 있었다.
#Principal Component Analysis(PCA) #Linear Discriminant Analysis(LDA) #Multiple Layer Neural Network(MLNN) #Face Recognition #Radial Basis Function Network(RBFN)

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 적용된 인식기법들
Ⅲ. 실험 및 결과분석
Ⅳ. 결론
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