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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 339 - 344 (6page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2019.27.5.339
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This paper proposes an approach to face recognition by using the L2-norm method, and suggests an algorithm to solve the overdetermined system problem, which is one of the practical issues. The proposed approach is fully utilized, and it consists of incremental QR decomposition and block-wise matrix inversion. In this paper, L2-norm based algorithm is applied to a face recognition problem and the experimental results are used to verify the proposed method that provides competitive results compared to the existing methods(e.g., batch L2-norm based method). In addition, the proposed algorithm shows computational efficiency in that the training time is significantly reduced even if a new training data is added. A reduction of computational complexity is also verified by showing the experimental results.
목차
Abstract
1. 서론
2. L2 - Norm 기반 얼굴인식
3. L2 - Norm 기반 최적 해법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
F. Schroff / 2015 / Face-Net : A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :815~823
M. Turk / 1991 / Eigenfaces for Recognition / Journal of Cognitive Neuroscience 3(1):71~86
P. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs. Fisherfaces : Recognition Using Class Specific Linear Projection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19(7):711~720
X. He / 2005 / Face Recognition using Laplacianfaces / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27(3):328~340
K. Q. Weinberger / 2009 / Distance Metric Learning for Large Margin Nearest Neighbor Classification / The Journal of Machine Learning Research 10:207~244
M. Turk / 1991 / Eigenfaces for Recognition / Journal of Cognitive Neuroscience 3(1):71~86
P. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs. Fisherfaces : Recognition Using Class Specific Linear Projection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19(7):711~720
X. He / 2005 / Face Recognition using Laplacianfaces / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27(3):328~340
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