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김기상 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2010 대한전기학회 제41회 하계학술대회
발행연도
2010.7
수록면
1,880 - 1,881 (2page)

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고차원의 이미지 패턴인식 문제는 패턴 분류기의 학습 되어야 할 파라미터의 증가 문제로 인한 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 히스토그램 평활화(Histogram equalization)기법을 통하여 화질을 개선하고 고차원 얼굴이미지의 차원축소를 위해 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하여 특징벡터를 추출하였다. 또한 많은 파라미터의 효율적인 학습방법을 위한 패턴 분류기로 최적화된 다항식 기반 RBFNN( ... 전체 초록 보기

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