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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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      (2D)<sup>2</sup>PCA 의 차원축소를 통한 Curvelet 기반 얼굴인식 = Curvelet Based Face Recognition using (2D)<sup>2</sup>PCA

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      https://www.riss.kr/link?id=A107349279

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      국문 초록 (Abstract)

      얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)<sup>2</sup>PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet ...

      얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)<sup>2</sup>PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet 변환과 PCA 를 통한 기법들이 소개되어 인식률 향상을 이끌어 냈다. 그런데 Curvelet Transform 은 곡선의 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있고, (2D)<sup>2</sup>PCA 는 PCA 에 비해 계산량이 적은 장점이 있기 때문에 이를 이용하여 인식률과 처리성능 측면에서 개선된 결과를 얻고자 한다.

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