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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.12
- 수록면
- 130 - 134 (5page)
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In this paper, we propose the efficient face verifying method which is subset vector algorithm for robust human identification. Recently, There has been much interest in automatically face recognition in many areas such as Intelligent Robotics, Military, Intelligent Transport System (ITS) and Smart device applications. However problem of face identification is very hard problem to be solved, so there are many researches about face recognition. We prove that our algorithm has better performance than any others in our experiments. Our algorithm is theoretically based on discriminative common vector method and Modified Fisher’s LDA. The algorithm trains segmented face image to obtain subset vector. The Gram-Schmidt orthogonalization is employed to calculate the orthogonal projection matrix. The goal can be defined as the identification of individuals face having various factors such as accessary and 3-D pose changes.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. REVIEW OF DISCRIMINATIVE COMMON VECTOR
Ⅲ. SUBSET VECTOR METHOD
Ⅳ. SUBSET VECTOR METHOD
Ⅴ. EXPERIMENTAL RESULTS
Ⅵ. CONCLUSION
REFERENCES
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