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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1999년도 봄 학술발표논문집 제26권 제1호(B)
발행연도
1999.4
수록면
498 - 500 (3page)

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본 논문에서는 최근 들어 각광 받고 있는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 다양한 조명 및 표정의 변화에 무관한 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 제안된 SVM 방법의 기본적인 아이디어는 특징 공간에서 두 부류 간의 거리를 최대화하면서 최적 경계(optimal separating hyperplane)를 학습하는 것이다. 본 연구에서 제안한 방법론은 두 개 부류의 쌍마다 최적 경계들을 학습하고 학습된 최적 경계들을 기반으로 토너먼트 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. Support Vector Machine(SVM)

4. 얼굴 인식

5. 실험 결과 분석 및 토론

참고 문헌

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치엔징천 ,  안명수 ,  김장희 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2009 .06

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017980195