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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      저자 : 양근화(KeunWha Yang) (검색결과 1 건)
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        신경망에 의한 얼굴인식

        양근화(KeunWha Yang),오병주(Byung-Joo Oh) 한국정보기술학회 2007 한국정보기술학회논문지 Vol.5 No.1

        This paper analyzes and compares a few methodologies for face recognition based on the combination of two well-known statistical representations of face images: Principal Component Analysis(PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) with neural networks. PCA and LDA features of the face image are taken as the input of the Multiple Layer Neural Network (MLNN) and Radial Basis Function Network (RBFN). The classification is carried out by using MLNN and RBFN respectively. The performance of the face recognition methods are compared with each other. The proposed approaches have been tested on the ORL face image database. The experimental results have been demonstrated, and analyzed, The performance of PCA with MLNN is superior to that of the LDA with RBFN. A recognition rate of more than 95% has been achieved.

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