얼굴인식에서의 Small Sample Size 문제 해결을 위한 Resampling 방법

Q: 이 논문에서 정의한 Small Sample Size 문제란 무엇인가?

Small Sample Size 문제는 패턴인식 분야에서 발생하는 문제 중 하나로, 입력 샘플의 차원이 입력 샘플의 수보다 크게 되어 클래스 내 분산 행렬이 특이 행렬이 되면서 LDA를 직접 적용할 수 없게 되는 현상을 말한다.

Q: 얼굴 인식에서 Resampling 방법이 기존 Regularization 방법보다 어떤 이점을 가지는가?

연구 결과, Resampling 방법은 학습 데이터의 수를 늘려 Small Sample Size 문제를 해결하며, Regularization 방법에서 α 값을 경험적으로 설정해야 하는 문제와 그에 따른 인식률 변동의 단점을 개선한다. Resampling은 더 안정적이고 향상된 인식률을 제공한다.

오재현; 곽노준; 최태영

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 오재현 (아주대학교) 곽노준 (아주대학교) 최태영 (아주대학교)

저널정보: 대한전기학회 정보 및 제어 논문집 ICS08 정보 및 제어 심포지엄

발행연도: 2008.4

수록면: 172 - 173 (2page)

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LDA를 이용한 얼굴 인식에서 발생하는 small sample size 문제를 해결하기 위해서 regularization method를 주로 사용한다. 이 방법을 사용하게 되면 클래스 내 분산행렬의 특이성을 없앨 수 있지만, 클래스 내분산행렬과 단위행렬에 α를 곱한 값을 더하는 과정에서 Q의 값을 임의적으로 정해주어야 되고 이 ... 전체 초록 보기

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