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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수현 (국민대학교 전자공학과) 최상일 (서울대학교 BK21정보기술사업단) 배성한 (세종사이버대학교 게임/3D애니메이션학과) 이영대 (세명대학교 정보통신학과) 정구민 (국민대학교 전자공학부)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제10권 제5호
발행연도
2010.1
수록면
179 - 185 (7page)

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본 논문에서는 특징 되먹임 알고리즘의 성능을 평가하기위해 특징되먹임 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 주는 특징마스크를 검증한다. 특징 되먹임 기반 패턴 인식 방법은 PCALDA로 추출된 특징을 원 영역으로 역사상하여 인식에 중요한 부분을 추출하는 기법이다. 추출된 특징은 특징마스크의 형태로 원 영역으로 역사상 되므로, 특징마스크의 특징성능 검증에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 Yale data 기반의 얼굴 인식에서 특징마스크를 검출하여 특징마스크에 따른 인식률 변화를 고찰하고 검출된 특징마스크의 성능을 검증한다.
#Pattern Recognition #Face Recognition #Feature Feedback #Feature Extracting

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