얼굴인식을 위한 거리척도학습 방법 비교A Comparison of Distance Metric Learning Methods for Face Recognition
- Other Titles
- A Comparison of Distance Metric Learning Methods for Face Recognition
- Authors
- 밧수리수브다; 고재필
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국멀티미디어학회
- Keywords
- distance metric learning(거리척도학습); Mahalanobis distance(마하라노비스거리); k- nearest neighbor classifier(kNN 분류기); face recognition(얼굴인식); distance metric learning(거리척도학습); Mahalanobis distance(마하라노비스거리); k- nearest neighbor classifier(kNN 분류기); face recognition(얼굴인식)
- Citation
- 멀티미디어학회논문지, v.14, no.6, pp 711 - 718
- Pages
- 8
- Journal Title
- 멀티미디어학회논문지
- Volume
- 14
- Number
- 6
- Start Page
- 711
- End Page
- 718
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/23114
- ISSN
- 1229-7771
- Abstract
- 얼굴인식과 같이 클래스의 수가 변하는 분류 문제에는 학습이 필요하지 않은 k-최근접이웃 분류기가 적합하다. 최근 학습 데이터의 분포를 반영하여 거리 척도를 학습하는 방법은 k-최근접이웃 분류기의 획기적 성능향상을 보고하였다. 거리척도학습 방법은 적용 분야에 따라 성능 개선 정도가 다르다. 본 논문에서는 얼굴인식에 대하여 주요 거리척도학습 방법의 성능을 비교한다. 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 결과는 성능 및 계산시간 측면에서 주성분 분석 기반의 마하라노비스 거리척도가 얼굴인식 문제에서는 여전히 좋은 선택이 될 수 있음을 보여준다.
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Collections - Department of Computer Engineering > 1. Journal Articles
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