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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이석진 (전남대학교) 오치민 (전남대학교) 이칠우 (전남대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제17권 제12호
발행연도
2014.12
수록면
1,446 - 1,452 (7page)

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Existing LDA uses the transform matrix that maximizes distance between classes. So we have to convert from an image to one-dimensional vector as training vector. However in 2D-LDA, we can directly use two-dimensional image itself as training matrix, so that the classification performance can be enhanced about 20% comparing LDA, since the training matrix preserves the spatial information of two-dimensional image. However 2D-LDA uses same calculation schema for transformation matrix and therefore both LDA and 2D-LDA has the heteroscedastic problem which means that the class classification cannot obtain beneficial information of spatial distances of class clusters since LDA uses only data correlation-based covariance matrix of the training data without any reference to distances between classes. In this paper, we propose a new method to apply training matrix of 2D-LDA by using WPS-LDA idea that calculates the reciprocal of distance between classes and apply this weight to between class scatter matrix. The experimental result shows that the discriminating power of proposed 2D-LDA with weighted between class scatter has been improved up to 2% than original 2D-LDA. This method has good performance, especially when the distance between two classes is very close and the dimension of projection axis is low.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 가중치를 적용한 2D-LDA
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (23)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-004-000961969