기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
Improved $(2D)^2$ DLDA for Face Recognition
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • Improved $(2D)^2$ DLDA for Face Recognition
  • Improved $(2D)^2$ DLDA for Face Recognition
저자명
조동욱,장언동,김영길,김관동,안재형,김봉현,이세환,Cho. Dong-Uk,Chang. Un-Dong,Kim. Young-Gil,Kim. Kwan-Dong,Ahn. Jae-Hyeong,Kim. Bong-Hyun,Lee. Se-Hwa
간행물명
한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템
권/호정보
2006년|31권 |pp.942-947 (6 pages)
발행정보
한국통신학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

In this paper, a new feature representation technique called Improved 2-directional 2-dimensional direct linear discriminant analysis (Improved $(2D)^2$ DLDA) is proposed. In the case of face recognition, thesmall sample size problem and need for many coefficients are often encountered. In order to solve these problems, the proposed method uses the direct LDA and 2-directional image scatter matrix. Moreover the selection method of feature vector and the method of similarity measure are proposed. The ORL face database is used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method obtains better recognition rate and requires lesser memory than the direct LDA.