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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.2
- 수록면
- 100 - 106 (7page)
이용수
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본 논문은 텐서 부공간 분석(TSA: Tensor Subspace Analysis)기법에 의한 3차원 물체인식을 다룬다. 물체인식과 얼굴인식분야에서 널리 알려진 주성분분석기법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형판별분석기법(LDA: Linear Discriminant Analysis)은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 다루는 반면, TSA는 2차 텐서로서 영상을 표현하며, 영상행렬의 열벡터들과 행벡터들 사이의 관계는 TSA에 의해 특성화되어진다. 또한, TSA는 저차 텐서 공간을 학습함으로써 텐서 공간의 본질적인 기하학적인 구조를 찾아준다. 제시된 TSA의 인식성능을 평가하기 위해, 널리 알려진 COIL(Columbia object image library) 물체인식 데이터베이스에 적용한 실험적인 결과는 TSA가 기존의 PCA와 LDA에 비해 우수한 인식성능을 보임을 증명한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. PCA와 LDA
Ⅲ. 텐서 부공간 분석(TSA)
Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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1. [학술대회논문] - M. Turk / 1991 / Face recognition using eigenfaces / Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit : 586 ~ 591
2. [학술지(정기간행물)] - H. Murase / 1995 / Visual learning and recognition of 3-d objects from appearance / Int. Journal Comput. Vision 14 (1) : 5 ~ 24
3. [학술지(정기간행물)] - P.N. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs fisherface: Recognition using class specific linear projection / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 19 (7) : 711 ~ 720
4. [학술지(정기간행물)] - T. K. Kim / 2007 / Discriminative learning and recognition of image set classes using canonical correlations / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 29 (6) : 1005 ~ 1018
5. [학술지(정기간행물)] - M. S. Bartlett / 2002 / Face recognition by independent component analysis / IEEE Trans. on Neural Networks 13 (6) : 1450 ~ 1464
2. [학술지(정기간행물)] - H. Murase / 1995 / Visual learning and recognition of 3-d objects from appearance / Int. Journal Comput. Vision 14 (1) : 5 ~ 24
3. [학술지(정기간행물)] - P.N. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs fisherface: Recognition using class specific linear projection / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 19 (7) : 711 ~ 720
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