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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표논문집 제16권 제2호
발행연도
2006.11
수록면
167 - 170 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2006

효과적인 얼굴 표정 인식을 위한 퍼지 웨이브렛 LDA융합 모델 연구
노종흔 ,  백영현 ,  문성룡 한국지능시스템학회 논문지 2006.12 학술저널
LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴 표정 인식 연구
노종흔 ,  백영현 ,  문성룡 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.11 학술대회자료
LDA 융합 모델을 이용한 얼굴표정인식 연구
노종흔 ,  백영현 ,  문성룡 외 1명 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2006.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.
#PCA #LDA #LDA Mixture Model #NNPC #Pattern Recognition

목차

요약
1. 서론
2. 웨이브렛 변환
3. 얼굴 표정 인식 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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