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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.12
- 수록면
- 1,162 - 1,166 (5page)
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본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 새로운 저차원 특징 표현 기법을 제안하였다. 선형판별기법(LDA)는 인기있는 특징추출 기법이다. 하지만 고차원 데이터의 경우에 계산적인 복잡도가 높고 샘플의 개수가 적은 경우 역행렬을 구할 수 없는 특이행렬문제에 직면한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 일반적인 선형판별기법과 다르게 우리는 이차원 이미지 공분산 행렬을 구한 다음 직접선형판별기법(dirct LDA)을 적용하였으며 이것을 2D-DLDA라고 부른다. ORL 얼굴데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 기존의 직접선형판별기법보다 성능이 우수함을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. 2D Direct LDA
Ⅲ. Experimental Results & Observation
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES
저자소개
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
R. Chellappa, C. Wilson, S. Sirohey, “Human and Machine Recognition of Faces: A Survey,” Proc. IEEE, 83(5), pp. 705-740, 1995.
M. Turk, A. P. Pentland, “Eigenfaces for Recognition,” J. Cognitive Neurosci., 3(1), pp. 71-86, 1991.
M. H. Yang, “Kernel Eigenfaces vs. Kernel Fisherfaces: Face Recognition Using Kernel Methods,” Proc. fifth IEEE Int'l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 215-220, 2002.
J. Yang, D. Zhang, A. F. Frangi, J. Yang, “Two-dimensional PCA: A New Approach to Appearance-based Face Representation and Recognition,” IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 26(1), pp. 131-137, 2004.
P. N. Belhumeour, J. P. Hespanha, D. J. Kriegman, “Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 19(7), pp. 711-720.
M. Turk, A. P. Pentland, “Eigenfaces for Recognition,” J. Cognitive Neurosci., 3(1), pp. 71-86, 1991.
M. H. Yang, “Kernel Eigenfaces vs. Kernel Fisherfaces: Face Recognition Using Kernel Methods,” Proc. fifth IEEE Int'l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 215-220, 2002.
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