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Complementary Discriminant Analysis for Classification of Double Attributes
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2002 Proceedings
- 발행연도
- 2002.7
- 수록면
- 807 - 810 (4page)
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Complementary Discriminant Analysis for Classification of Double Attributes
초록·키워드
Real-world objects often have two or more significant attributes. For example, face images have attributes of persons, expressions, and so on. Even if we are interested in only one of those attributes, additional informations on auxiliary attributes can help recognition of the main one. In the present paper, the authors propose a method for pattern recognition with double attributes. A pair of classifiers are combined: each classifier makes a guess of its corresponding attribute, and it tells the guess to the other as a hint. Equilibrium point of this iteration can be calculated directly without iterative procedures.
본문·목차
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