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저자정보
Jyostna Devi B (Vignan"s Engineering College) K.V. Krishna Kishore (Vignan"s Engineering College) N. Veeranjaneyulu (Vignan"s Engineering College)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2010
발행연도
2010.8
수록면
81 - 85 (5page)

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In this paper, a novel biometric system is proposed. This new biometric system uses an appearance based face recognition method called 2FNN (Two -Feature Neural Network). PCA and LDA algorithms are used for feature extraction and multi layer perceptron (MLP) neural network is proposed for classification. The proposed system consists of six phases: ⅰ) Extract images from the database, ⅱ) Preprocess the extracted images, ⅲ) Feature extraction using PCA ⅳ) Feature extraction using LDA ⅴ) Wavelet fusion of the extracted features, extracted from PCA and LDA and ⅵ) Classification using MLP. Combination of PCA and LDA is used for improving the capability of LDA when few samples of images are available.. Wavelet fusion and neural networks are used to improve classification accuracy. The proposed system shows improvement over the existing methods. Preliminary experimental results showed high accuracy of the system in terms of the correct recognition rate (98.50 %) and the equal error rate (1.50 %).
#Face Recognition #Principal Component Analysis(PCA) #Linear Discriminant Analysis(LDA) #Multi Layer Perceptron(MLP) #Back Propagation(BP) #Wavelet fusion #Two feature faces #eigen faces #fisher faces

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. PRELIMINARIES
Ⅲ. WAVELET FUSION
Ⅳ. Classification
Ⅴ. PROPOSED SYSTEM
Ⅵ. EXPERIMENTAL RESULTS
Conclusion
References

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