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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.5
- 수록면
- 305 - 308 (4page)
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Biometric is an interesting research area where there are different approaches studied in the literature. This paper performs the comparison analysis of methods based Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminate Analysis (LDA) for pattern recognition of human teeth. PCA and LDA are appearance based techniques, used widely for the dimensionality reduction and recorded a great performance for face recognition. To extract feature this paper uses the subspace created by the eigenvectors of the covariance matrix and the Fisher basis vectors. The training teeth images was mapped to the subspace for recognition, and the test teeth images are projected to the same subspace for recognition. The recognition measures as Euclidean distance to determine the class from training data to test data. Our experimental result was verified the superiority of the PCA method over the LDA algorithms in teeth recognition.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
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