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저자정보
석진욱 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2010 대한전기학회 제41회 하계학술대회
발행연도
2010.7
수록면
1,882 - 1,883 (2page)

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주성분 분석 (PCA : Principal Component Analysis)은 이미지가 가지고 있는 높은 고차원의 패턴을 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터 양을 줄일 수 있는 알고리즘으로 알려져 있다. 하지만 조명이나 표정에 변화에 따른 인식률에 대해서는 다소 취약점을 가지고 있으므로 이를 보완하기 위한 선형판별분석법 (LDA : Linear Discriminant Analysis) 을 이용하여 이미지의 조명과 표정에 대한 클래스간의 분별성능을 향상^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE01534658');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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