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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제14권 제6호
발행연도
2012.1
수록면
63 - 66 (4page)

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This paper presents a new feature representation method, named two-dimensional orthogonalized Fisher discriminant analysis(2D-OFD). The method adopts the 2D-LDA and orthogonalization of Fisher vector. It produces the small size scatter matrix than 1D method. Therefore it can evaluate the scatter matrix accurately. In addition, it is not suffered from small sample size problem. The orthogonalization eliminates the linear dependences among Fisher's discriminant vectors. As a result, it promotes the discriminant capability of the 2D-LDA. The proposed method is tested on the ORL face image database. We test our method 10 times. For each experiment, five training images are randomly chosen each person and the other five images are used for testing. The test show that the average recognition rate is 96.2%. When the image is downsampled to 28x23matrix to reduce the computational complexity, the average recognition rate is 95.9%.
#Two dimensional data #Face recognition #Fisher linear discriminant analysis #Orthogonalized vector

목차

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참고문헌 (7)

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/ / ORL face database / AT&T Laboratories google schola Fengxi Song / 2005 / Orthogonalized Fisher Discriminant / Pattern Recognition 38 : 311 ~ 313 google schola Huilin Xiong / 2005 / Two-dimensional FLD for Face Recognition / Pattern Recognition 38 : 1121 ~ 1124 google schola J. Yang / 2004 / Two-Dimensional PCA: A New Approach to Appearance-Based Face Representation and Recognition / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 26 (1) : google schola J. Yang / 2005 / Twodimensional discriminant transform for face recognition / Pattern Recognition 38 (7) : 1125 ~ 1129 google schola

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