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      LDA와 SVM을 이용한 얼굴 인식 시스템에 관한 연구 = A Study on Face Recognition System Using LDA and SVM

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      https://www.riss.kr/link?id=A103666805

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study proposed a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. The algorithm proposed detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). Also, by applying the feature vector obtained for SVM, face areas can be tested. After the testing, the feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. The algorithm proposed in this study could increase the stability and accuracy of recognition rates and as a large amount of calculation was not necessary due to the use of two dimensions, real-time recognition was possible.
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      This study proposed a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. The algorithm pr...

      This study proposed a more stable robust recognition algorithm which detects faces reliably even in cases where there are changes in lighting and angle of view, as well it satisfies efficiency in calculation and detection performance. The algorithm proposed detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). Also, by applying the feature vector obtained for SVM, face areas can be tested. After the testing, the feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. The algorithm proposed in this study could increase the stability and accuracy of recognition rates and as a large amount of calculation was not necessary due to the use of two dimensions, real-time recognition was possible.

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      참고문헌 (Reference)

      1 조재현, "컬러 정보 및 형태학적 특징과 신경망을 이용한 차량 번호판 인식" 한국전자통신학회 05 (05): 304-308, 2010

      2 박현, "손목 부착형 카메라를 이용한 손 모양 인식에서의 사용자 적응 방법" 한국전자통신학회 8 (8): 805-814, 2013

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      6 J. C. Platt, "Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines" Microsoft 1998

      7 김현태, "SVM과 선택적 주파수 차감법을 이용한 음악에서의 보컬 분리" 한국전자통신학회 10 (10): 1-6, 2015

      8 S. E. El-Khamy, "Neural Network Face Recognition Using Statistical Feature Extraction" C31/1-C31/8, 2000

      9 M.-H. Yang, "Kernel Eigenfaces vs, Kernal Fisherfaces: Face Recognition Using kernal Methods, Automatrix Face and Gesture Recognition" 0215-, 2002

      10 C. Liu, "Independent component analysis of Gabor feature for face recognition" 14 (14): 919-928, 2003

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      11 M. O. Faruqe, "Face Recognition Using PCA and SVM" 97-101, 2009

      12 P. Liao, "Ensemble local fractional LDA for Face Recognition" 3 : 586-590, 2012

      13 R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing" Prentice Hall 2002

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      2015-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (계속평가) KCI등재후보
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      2012-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2009-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      2007-08-27 학회명변경 한글명 : 학국전자통신학회 -> 한국전자통신학회
      영문명 : The Korea Insitute of Electronic Communication Sciences -> The Korea Institute of Electronic Communication Sciences
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.89 0.89 0.79
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.77 0.76 0.698 0.27
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