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

  • 2004.05a
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  • Pages.745-748
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  • 2004
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Face Recognition using Dimension Reduction Features based on Partial Least Squares

부분 최소제곱법 기반한 차원 축소 특징을 이용한 얼굴 인식

  • Lee, Chang-Beom (Dept. of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Kim, Do-Hyang (Dept. of Statistics, Chonnam National University) ;
  • Park, Hyuk-Ro (Dept. of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Baek, Jangsun (Dept. of Statistics, Chonnam National University)
  • Published : 2004.05.14
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Abstract

얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

Keywords