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저자정보
호우위시 (한국과학기술원) 민황기 (한국과학기술원) 송익호 (한국과학기술원) 최명수 (목포대학교) 박선 (목포대학교) 이성로 (목포대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제38권 제2호(융합기술)
발행연도
2013.2
수록면
208 - 212 (5page)

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부류안 분산 행렬의 특이성 때문에 선형 판별 분석은 작은 표본 크기 문제에 쓰기에 알맞지 않다. 이에 선형판별 분석을 확장하여 작은 표본 크기 문제에서 좋은 성능을 갖는 영 공간 기반 선형 판별 분석이 제안되었다. 이 논문에서는 라그랑지 기법을 바탕으로 하여, 영 공간 기반 선형 판별 분석을 써서 특징을 추출하는 문제를 선형 방정식 문제로 바꾸는 과정을 제안하였다.
#feature extraction #Lagrange method #null space-based linear discriminant analysis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영 공간 기반 선형 판별 분석법
Ⅲ. 라그랑지 기법을 써서 선형 방정식 문제로 바꾸기
Ⅴ. 맺음말
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
R. O. Duda. / 2001 / Pattern Classification, 2nd ed. / John Wiley and Sons google schola P. N. Belhumeur. / 1997 / Eigenfaces vs. fisherfaces : Recognition using class specific linear projection / IEEE Trans. Patt. Anal., Mach. Intell 19(7):711~720 google schola H. Yu. / 2001 / A direct LDA algorithm for high-dimensional data – with application to face recognition / Patt. Recogn 34(10):2067~2070 google schola L. -F. Chen. / 2000 / A new LDA-based face recognition system which can solve the small sample size problem / Patt. Recogn 33(10):1713~1726 google schola 조동욱 / 2005 / 얼굴 인식을 위한 2D DLDA 알고리즘 / 한국통신학회논문지C 30(12):1162~1167 dbpia

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