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논문 기본 정보

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저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2006.6
수록면
367 - 371 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

LDA와 Local MLP를 이용한 얼굴 인식
이대종 ,  최기선 ,  조재훈 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2006.06 학술저널
LDA와 Local MLP를 이용한 얼굴 인식
이대종 ,  최기선 ,  전명근 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.05 학술대회자료

초록· 키워드

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MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스 간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원 이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
#Face recognition #Local MLPs #PCA #LDA

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Local MLP를 이용한 얼굴인식 시스템
3. 얼굴인식 실험 및 결과
4. 결론
5. 참고문헌
저자소개

참고문헌 (0)

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