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논문 기본 정보

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저자정보
Hyunjong Cho (Sejong University) Seungbin Moon (Sejong University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
4,025 - 4,030 (6page)

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In this paper, we study face recognition using Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) under illumination variations. A Modified Census Transform (MCT) is applied as preprocessing step to compensate illumination variations, and then PCA and LDA are employed to find lower-dimensional subspaces for face recognition. Distances between training and testing images are measured by three metrics (L1, L2, and cosine). The aim of this paper is to compare the results of two most popular subspace projection methods under illumination variation conditions.
#face recognition #illumination #Principal Component Analysis (PCA) #Linear Discriminant Analysis (LDA) #Cumulative Match Characteristic (CMC) #confidence level

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. FACE RECOGNITION ALGORITHMS
3. FACE DATABASE AND PREPROCESSING
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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