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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오성권 (수원대) 유성훈 (수원대)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제61권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
744 - 752 (9page)

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In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in "If-then" format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
#pRBFNNs(Polynomial based Radial Basis Function Neural Networks) #PCA(Principal Component Analysis) #LDA(Linear Discriminant Analysis) #FCM(Fuzzy C-means Method) #DE(Differential Evolution)

목차

Abstract
1. 서론
2. 얼굴 데이터 특징점 추출을 위한 데이터 전처리
3. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 패턴 분류기 설계
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
A. Patrikar / 1992 / Pattern classification using polynomial networks / Electronics Letters 28(12):1109~1110 google schola M. Turk / 1994 / Eigenfaces for Recognition / Journal of Cognitive Neuroscience 3:71~86 google schola J. Moody / 1989 / Fast learning in network of locally-tuned processing units / Neural Comput. 1:281~294 google schola C. Mazzetti / 2006 / Partial Discharge Pattern Recognition by Neuro-Fuzzy Networks in Heat-Shrinkable Joints and Terminations of XLPE Insulated Distribution Cables / IEEE Trans. on Power Delivery 21(3):1035~1044 google schola Michalewicz. Z / 1996 / Genetic Algorithm + Data Structures = Evolution Programs / Springer-Verlag google schola

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