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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고재필 (금오공과대학교) 밧수리수브다 (금오공과대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제14권 제6호
발행연도
2011.6
수록면
711 - 718 (8page)

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얼굴인식과 같이 클래스의 수가 변하는 분류 문제에는 학습이 필요하지 않은 k-최근접이웃 분류기가 적합하다. 최근 학습 데이터의 분포를 반영하여 거리 척도를 학습하는 방법은 k-최근접이웃 분류기의 획기적 성능향상을 보고하였다. 거리척도학습 방법은 적용 분야에 따라 성능 개선 정도가 다르다. 본 논문에서는 얼굴인식에 대하여 주요 거리척도학습 방법의 성능을 비교한다. 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 결과는 성능 및 계산시간 측면에서 주성분 분석 기반의 마하라노비스 거리척도가 얼굴인식 문제에서는 여전히 좋은 선택이 될 수 있음을 보여준다.
#Distance Metric Learning(거리척도학습) #Mahalanobis Distance(마하라노비스거리) #k-Nearest Neighbor Classifier(kNN 분류기) #Face Recognition(얼굴인식)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 거리척도학습 방법
3. 실험결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [단행본] - B. Sch¨olkopf / 2002 / Learning with Kernels: Support Vector Machines, In Regularization, Optimization, and Beyond / MIT Press google schola 2. [학술지(정기간행물)] - W. Zhao, R / 2003 / Face recognition: A literature survey / ACM Computing Surveys 35 (4) : 399 ~ 458 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - E. Allwein / 2000 / Reducing Multiclass to Binary: A Unifying Approach for Margin Classifiers / Journal of Machine Learning Research 1 (1) : 113 ~ 141 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J. Friedman / 1997 / An algorithm for finding best matches in logarithmic / ACM Trans. on Mathematical Software 3 (3) : 209 ~ 226 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - E. Xing / 2002 / Distance Metric Learning, with Application to Clustering with Side-Information / Advances in Neural Information Processing Systems 14 : 521 ~ 528 google schola

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