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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 제31권 제1호(B)
발행연도
2004.4
수록면
718 - 720 (3page)

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얼굴 인증에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 주성분 분석(PCA : Principal Component Analysis)은 정면 얼굴과 같은 특징 패턴에 대해서 비교적 높은 성능을 보인다. 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터 양을 줄일 수 있는 효과가 있어 클래스를 잘 축약하여 표현하기에 유용하다. 하지만 조명이나 표정의 변화에 대해서는 성능을 보장할 수 없다. 이를 보완하기 위해 성분이 다른 클래스 간의 분리가 수월하도록 선형판별분석(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 사용한다. LDA는 데이터의 양이 적을 때는 성능이 떨어지는 단점이 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. PCA 와 LDA

3. 융합 알고리즘

4. 실험 및 분석

5. 결론

참고문헌

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