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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Seung-Jae (Dept. of Computer Science and Statistic, Chosun University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제7권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
40 - 49 (10page)

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We propose 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. We propose detects the face area alone after normalization through pre-processing and obtains a feature vector using (PCA). The feature vector is applied to LDA and using Euclidean distance of intra-class variance and inter class variance in the 2nd dimension, the final analysis and matching is performed. Experimental results show that the proposed method has a wider distribution when the input image is rotated $45^{\circ}$ left / right. We can improve the recognition rate by applying this feature value to a single algorithm and complex algorithm, and it is possible to recognize in real time because it does not require much calculation amount due to dimensional reduction.
#LDA #PCA #Face Recognition #Face Detection

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