한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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- Pages.515-518
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- 2017
주성분 분석을 활용한 생체인식
Biometrics through PCA & LDA
초록
생체인식기술을 보안에 활용하기 위해 주성분분석을 활용한다. 손의 모양과 동작의 구분을 확인하기 위해 ㄱ부터 ㅎ까지의 수화동작을 촬영한다. 총 스무 명의 성인 남성이 실험에 참여했으며, 각 자음 당 10회씩 촬영을 진행하여 1인당 140장, 총 2800장의 사진을 통해 데이터베이스를 확보하였다. 이를 통해 얻은 데이터베이스에 MATLAB을 이용하여 이미지의 차원을 줄여주는 주성분분석(PCA)과 주요인분석법(LDA)을 적용하여 분석하고, 그 정확도와 신뢰도를 확인하기 위해 동일오류율(EER)을 이용한다.
I used Principal Component Analysis(PCA) and Linear Discriminant Analysis(LDA) to utilize biometric technology for security. I used 14 korean consonants(ㄱ to ㅎ). And It has both information of gestures for each consonants and identity of user. So this experiment is set for this two aspects. I used database including 20 people's images. Each person did 140 action for every consonant with 10 trials. PCA and LDA must be applied on self-collected database using MATLAB programming. Equal Error Rate (EER) is used for evaluate performance of this analysis.