사전 클러스터링을 이용한 LDA-확장법들의 최적화

김상운; 구범용; 최우영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김상운 구범용 최우영

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編第44卷第3號

발행연도: 2007.5

수록면: 98 - 107 (10page)

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얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.

#패턴인식 #얼굴인식 #PCA #LDA #Direct-LDA

참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - A. K. Jain / March2000 / Statical pattern recognition: a review 22 (1) : 4 ~ 37

2. [학술지(정기간행물)] - K. Fukunaga / 1990. / Introduction to Statistical Pattern Recognition : 452 ~ 459

3. [학술지(정기간행물)] - R. Duda / 2001 / Pattern Classification

4. [학술지(정기간행물)] - 김상운 / 2005.1 / MATLAB으로 배우는 패턴인식 및 학습

5. [학술지(정기간행물)] - A. K. Jain / 1982. / “Dimen- sionality and sample size consideration in pattern recognition” Handbook of Statistics 2 : 835 ~ 855

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