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한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2009년도 Green IT융합기술 워크숍 및 하계 종합 학술 대회 논문집
발행연도
2009.6
수록면
287 - 292 (6page)

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본 논문에서는 PCA/SVM(Support Vector Machine)을 이용한 새로운 얼굴인식 방법을 제안한다. SVM은 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로, 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 식별과정 중에는 먼저 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴을 특징추출하고 새로운 학습 얼굴영상과 테스트 얼굴영상이 입력되면 고유벡터로 만드는 특징공간에 대한 사영을 취하여 구하는 고유얼굴 성분값을 SVM를 이용하여 얼굴을 인식한다. 분석된 결과를 종합해 볼 때, PCA/SVM을 이용한 방법은 단순히 PCA만을 이용한 방법에 비해 더 나은 얼굴 인식률을 보이다.
#Face Recognition #PCA #SVM #Lib-SVM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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