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Facial Image Recognition Based on a Statistical Uncorrelated Near Class Discriminant Approach 통계적 무상관 근접 클래스 판별 접근법을 기반으로 한 얼굴 영상 인식

Sheng LI, Xiao-Yuan JING, Lu-Sha BIAN, Shi-Qiang GAO, Qian LIU, Yong-Fang YAO

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요약 :

이 편지에서는 얼굴 인식을 위한 통계적 무상관 근접 클래스 판별(SUNCD) 접근 방식이 제안되었습니다. 이 접근법으로 얻은 최적의 판별 벡터는 특정 클래스 간 및 클래스 내 분산 행렬을 구성하고 Fisher 기준을 사용하여 하나의 클래스와 가까운 클래스, 즉 가장 가까운 이웃 클래스를 구별할 수 있습니다. 이러한 방식으로 SUNCD는 클래스별로 모든 판별 벡터 클래스를 획득합니다. 또한 SUNCD는 해당 클래스와 가장 인접한 클래스의 일부를 사용하여 모든 판별 벡터가 지역적으로 통계적인 비상관 제약 조건을 충족하도록 만듭니다. 공개 AR 얼굴 데이터베이스에 대한 실험은 제안된 접근 방식이 여러 대표적인 판별 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.4 pp.934-937
발행일
2010/04/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.934
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

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