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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.9
- 수록면
- 839 - 843 (5page)
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This paper is a comparative study of three methods for pre-processing: fast lightning correction, high-pass filter, and histogram equalization. In this paper, we compare performance of face recognition based on PCA/LDA by pre-processing method. Algorithms based on PCA(Principal Components Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) are among the most popular appearance-based approaches in face recognition. PCA is recognized as an optimal method th perform dimension reduction. PCA is used as a preprocessing step for dimensionality reduction so as to discard null space of the within-class scatter matrix of the training data set. Then LDA is performed in the lower dimension PCA subspace. Results indicate that the performance of face recognition by histogram equalization method for pre-processing is overall superior those of other methods.
목차
Abstract
1. 서론
2. 전처리(Pre-Processing)
3. 얼굴 인식
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌
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