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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 185 - 186 (2page)
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고차원 데이터로 이루어진 이미지의 패턴 인식 문제는 패턴 분류기의 학습 되어야 할 파라미터의 증가로 인하여 매우 어려운 문제로 남아있으며, 더욱이 얼굴데이터는 외부환경변화(조명, 표정 변화, 피사체의 각도)에 민감하여 특징점의 변화가 일어나기 때문에 패턴분류에 있어서 난제로 여겨지고 있다. 본 연구에서의 데이터 전처리 단계에서는 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 통한 조도에 따른 이미지 화질의 개선과 PCA(Principal Component Analysis) 기법을 사용하여 특징벡터 추출을 수행하였다. 또한 많은 파라미터의 효율적인 학습을 위하여 패턴 ... 전체 초록 보기
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