한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

자율학습의 PCA를 이용한 얼굴인식

Face Recognition by Using Principal Component Analysis of Unsupervised Learning

  • 조용현 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 차주희 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부)
  • Cho Yong-Hyun (School of Computer and Information Communications. Eng., Catholic Univ. of Daegu) ;
  • Cha Joo-Hee (School of Computer and Information Communications. Eng., Catholic Univ. of Daegu)
  • 발행 : 2004.11.01
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초록

본 논문에서는 자율학습의 속성을 가지는 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 중복신호를 제거하는 특성을 가지는 주요성분분석의 우수한 속성을 이용한 것이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에서의 분류성능에서 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

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