• Plant Biotechnology Reports
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• 제3권1호
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• pp.87-93
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• 2009

To determine whether pattern recognition based on metabolite fingerprinting for whole cell extracts can be used to discriminate cultivars metabolically, leaves and fruits of five commercial strawberry cultivars were subjected to Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy. FT-IR spectral data from leaves were analyzed by principal component analysis (PCA) and Fisher's linear discriminant function analysis. The dendrogram based on hierarchical clustering analysis of these spectral data separated the five commercial cultivars into two major groups with originality. The first group consisted of Korean cultivars including 'Maehyang', 'Seolhyang', and 'Gumhyang', whereas in the second group, 'Ryukbo' clustered with 'Janghee', both Japanese cultivars. The results from analysis of fruits were the same as of leaves. We therefore conclude that the hierarchical dendrogram based on PCA of FT-IR data from leaves represents the most probable chemotaxonomical relationship between cultivars, enabling discrimination of cultivars in a rapid and simple manner.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1243-1263
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• 2018

The two-stage linear discrimination analysis (TSLDA) is a feature extraction technique to solve the small size sample problem in the field of image recognition. The TSLDA has retained all subspace information of the between-class scatter and within-class scatter. However, the feature information in the four subspaces may not be entirely beneficial for classification, and the regularization procedure for eliminating singular metrics in TSLDA has higher time complexity. In order to address these drawbacks, this paper proposes an improved two-stage linear discriminant analysis (Improved TSLDA). The Improved TSLDA proposes a selection and compression method to extract superior feature information from the four subspaces to constitute optimal projection space, where it defines a single Fisher criterion to measure the importance of single feature vector. Meanwhile, Improved TSLDA also applies an approximation matrix method to eliminate the singular matrices and reduce its time complexity. This paper presents comparative experiments on five face databases and one handwritten digit database to validate the effectiveness of the Improved TSLDA.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1044-1051
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• 2002

This paper proposes a two-phase mathematical programming approach by considering classification gap to solve the proposed credit scoring problem so as to complement any theoretical shortcomings. Specifically, by using the linear programming (LP) approach, phase 1 is to make the associated decisions such as issuing grant of credit or denial of credit to applicants. or to seek any additional information before making the final decision. Phase 2 is to find a cut-off value, which minimizes any misclassification penalty (cost) to be incurred due to granting credit to 'bad' loan applicant or denying credit to 'good' loan applicant by using the mixed-integer programming (MIP) approach. This approach is expected to and appropriate classification scores and a cut-off value with respect to deviation and misclassification cost, respectively. Statistical discriminant analysis methods have been commonly considered to deal with classification problems for credit scoring. In recent years, much theoretical research has focused on the application of mathematical programming techniques to the discriminant problems. It has been reported that mathematical programming techniques could outperform statistical discriminant techniques in some applications, while mathematical programming techniques may suffer from some theoretical shortcomings. The performance of the proposed two-phase approach is evaluated in this paper with line data and loan applicants data, by comparing with three other approaches including Fisher's linear discriminant function, logistic regression and some other existing mathematical programming approaches, which are considered as the performance benchmarks. The evaluation results show that the proposed two-phase mathematical programming approach outperforms the aforementioned statistical approaches. In some cases, two-phase mathematical programming approach marginally outperforms both the statistical approaches and the other existing mathematical programming approaches.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권4호
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• pp.377-388
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• 2007

본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로， 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문， 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며， 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합， Support Vector Machine， Fisher 분류기， 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과， 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.89-96
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• 2021

This work is an extension of my work presented a robust and economically efficient method for the Discrimination of four Mung-Beans [1] varieties based on quantitative parameters. Due to the advancement of technology, users try to find the solutions to their daily life problems using smartphones but still for computing power and memory. Hence, there is a need to find the best classifier to classify the Mung-Beans using already suggested features in previous work with minimum memory requirements and computational power. To achieve this study's goal, we take the experiments on various supervised classifiers with simple architecture and calculations and give the robust performance on the most relevant 10 suggested features selected by Fisher Co-efficient, Probability of Error, Mutual Information, and wavelet features. After the analysis, we replace the Artificial Neural Network and Deep learning with a classifier that gives approximately the same classification results as the above classifier but is efficient in terms of resources and time complexity. This classifier is easily implemented in the smartphone environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권7호
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• pp.2496-2511
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• 2014

Face recognition is considered a complex biometrics in the field of image processing mainly due to the constraints imposed by variation in the appearance of facial images. These variations in appearance are affected by differences in expressions and/or occlusions (sunglasses, scarf etc.). This paper discusses incremental Kernel Fisher Discriminate Analysis on sub-classes for dealing with partial occlusions and variant expressions. This framework focuses on the division of classes into fixed size sub-classes for effective feature extraction. For this purpose, it modifies the traditional Linear Discriminant Analysis into incremental approach in the kernel space. Experiments are performed on AR, ORL, Yale B and MIT-CBCL face databases. The results show a significant improvement in face recognition.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2005-2008
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• 2003

본 논문에서는 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 인증이 이루어지는 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 인터넷에 적용한 원격 신분증명 및 인증 시스템을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 알고리즘을 이용해 얼굴 특징을 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 생체인식 시스템의 비교 평가와 함께 인터넷 상에서 얼굴인식을 이용한 원격 얼굴인식 시스템의 구성을 제안한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.59-69
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• 2015

최근 들어 집중호우로 인한 산사태 및 토석류 피해가 종종 발생하고 있다. 이에 따라 산사태 재해 예측에 관한 연구 중 산사태 민감도 분석과 토석류 위험도 분석 관련 연구는 활발하게 진행되어 왔지만, 사면 지역에 적용하기 적합한 전이 분석 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 판별분석과 로지스틱 회귀 분석과 같은 통계적 방법을 이용하여 실제 토석류가 발생했던 지역에서 추출한 지형학적 인자, 지질학적 인자 등을 토대로 토석류 전이규준을 제시하였다. 10개의 지형학적 및 지질학적 인자가 독립변수로 사용되었으며 실제 466개소(비전이: 228개소, 전이: 238개소)의 토석류 비전이 및 전이 데이터가 수집되었다. 우선, Fisher의 판별 분석이 수행되었으며, 수행 결과 실제경우와 91.6%의 분류 정확도를 보였다. 하지만 전이와 비전이 두 그룹간의 공분산 동질성이 만족되지 않았으며 또한 독립변수들이 정규분포를 보이지도 않았다. 두 번째로 이항 로지스틱 회귀분석이 수행되었으며, 분석 결과 92.3%의 분류 정확도를 나타냈으며 모든 통계적 조건들도 유의하게 나타났다. 따라서 이항 로지스틱 회귀 분석을 이용한 전이 규준은 토석류 재해 발생 여부를 예측하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1674-1677
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• 2002

In this paper, the new method to extract the features of iris signals is proposed; Multiresolution ICA (M-ICA) provides good properties to represent signals with time-frequency. The conventional methods were to use the technique of filter bank analysis, while ICA is unsupervised learning algorithm using high-order statistics. M-ICA could make use of strengths of learn- ing method and multiresolution. Also, we performed comparative studies of different feature extraction techniques applied to personal identification using iris pat- tern. To measure goodness of methods, we use Fisher’s discriminant ratio to quantify the class-separability of features generated by various techniques.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.725-728
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• 2003

사용자의 감정에 관련된 정보를 처리하는 것은 인간과 컴퓨터와의 상호작용(HCI)에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 비디오 데이터에 대한 사용자의 감정을 처리하는 것은 비디오 검색이나 요약본 구성에 매우 중요하다. 사용자의 감정을 처리하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 추출 및 측정하고 이를 기반으로 비디오 장면을 분류하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 칼라 정보를 바탕으로 Fisher의 Linear Discriminant Analysis 방식 및 Mahalanobis Distance 측정을 이용하여 기본 감정의 분류 방식을 제안한다. 공포 감정의 경우 77.8%의 의미 있는 결과를 얻었다.