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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 9 - 16 (8page)
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We propose a hybrid pattern recognition method that effectively combines two different features for improving data classification. We first extract the PCA (Principal Component Analysis) and LDA (Linear Discriminant Analysis) features, both of which are widely used in pattern recognition, to construct a set of basic features, and then evaluate the separability of each basic feature. According to the results of evaluation, we select only the basic features that contain a large amount of discriminative information for construction of the combined features. The experimental results for the various data sets in the UCI machine learning repository show that using the proposed combined features give better recognition rates than when solely using the PCA or LDA features.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Feature Extraction Methods
Ⅲ. Hybrid Pattern Classification
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (29)
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[학술지(정기간행물)] - S.-I. Choi / 2011 / Input variable selection for feature extraction in classification problems / Signal Processing 92 (3) : 636 ~ 648
[학술지(정기간행물)] - 정성태 / 2005 / 조명 변화에 견고한 얼굴 특징 추출 / 한국컴퓨터정보학회논문지 10 (6) : 1 ~ 8
[학술지(정기간행물)] - C. Kim / 2007 / A discriminant analysis using composite features for classification problems / Pattern Recognition 40 (7) : 2118 ~ 2125
[학술지(정기간행물)] - 허경용 / 2015 / 학습 샘플 선택을 이용한 교사 랭크 정규화 / 한국컴퓨터정보학회논문지 20 (1) : 21 ~ 28
[학술지(정기간행물)] - N. Kwak / 2002 / Input feature selection by mutual information based on parzen window / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (12) : 1667 ~ 1671
[학술지(정기간행물)] - 정성태 / 2005 / 조명 변화에 견고한 얼굴 특징 추출 / 한국컴퓨터정보학회논문지 10 (6) : 1 ~ 8
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