Face Recognition Using Newly Regularized LDA

Lee Hui Kueh; John Tark Lee; Kwon Soon Lee

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lee Hui Kueh (동아대학교) John Tark Lee (동아대학교) Kwon Soon Lee (동아대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제8권 제6호

발행연도: 2010.6

수록면: 59 - 68 (10page)

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본 논문에서는 R-LDA 기반의 가중된 조정 파라미터를 갖는 새로운 얼굴인식 기법이 소개되었다. 일반적으로 SSS는, 얼굴의 특성 공간이 큰 픽셀을 가지는 데 반하여, 학습용 샘플의 수는 상대적으로 매우 작기 때문에 LDA의 산란 행렬은 특이행렬이 되고, 얼굴 인식률은 현저히 저하되게 된다. 따라서, LDA를 수정하지 않고 FR 문제에 적용하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 SSS 문제의 해결책으로 수정된 Fisher 알고리즘에 조정 파라미터를 부가하여, 이의 최적 조정을 위한 시도가 행하였다. 본 논문의 주된 관심은 SSS 문제에 대한 강인성 측면에서 종래의 알고리즘들에 비해 제안된 기법의 우수성을 입증하는 데 있으며, 이를 위해 ORL 데이터베이스를 MATLAB으로 해석하여 얼굴인식의 성능을 평가하였다. 또한, 제안된 기법의 성능은 잘 알려진 종래의 Eigenspace 기법 및 R-LDA 기법의 것들과 비교되어 졌다. 데이터베이스 중 학습용 데이터의 일부가 시험용 데이터로 사용되었으며, 제안된 기법의 인식률은 종래의 알고리즘들에 비해 다소 높게 나타났다. 향후, 샘플 데이터 사이즈가 큰 얼굴인식 문제에 대해 제안된 기법의 적용 가능성을 연구하게 될 것이다.

#face recognition(FR) #small sample size(SSS) #fisher's criterion #D-LDA(Direct Linear Discriminant Analysis) #Revised R-LDA(Regularized Linear Discriminant Analysis)

참고문헌 (15)

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1. [단행본] - K. Fukunaga / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition / Academic Press

2. [학술지(정기간행물)] - P. Belhumeur J. P. Hespanha / 1997 / Eigenfaces vs. Fisherface: Recognition using class specific linear projection / IEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence 17 (9) : 711 ~ 720

3. [학술지(정기간행물)] - D. L. Swets / 1996 / Using discriminant eigenfeatures for image retrieval / IEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence 18 (8) : 831 ~ 836

4. [학술지(정기간행물)] - Liu, K / 1992 / A generalized optimal set of discriminant vectors / Pattern Recognition : 731 ~ 739

5. [학술지(정기간행물)] - Liu, K / 1992 / An artificial algorithm for foleysammon optimal set of discriminant vectors by algebraic method / Int. J. Pattern Recog. Artif. Intell 6 : 817 ~ 829

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