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주성분분석(PCA)은 차원 축소에 널리 사용되는 기술입니다. Lee와 Sung이 제안한 음이 아닌 행렬 분해(NMF)는 새로운 이미지 분석 방법입니다. 본 논문에서는 PCA와 NMF를 이용하여 표정 특징을 추출하고, 두 방법의 인식 결과를 비교하였습니다. 또한 PCA의 기본 이미지 행렬과 가중치 행렬을 처리하여 NMF의 초기값으로 사용하려 시도하였습니다. 실험 결과, PCA와 NMF의 결합 기반 방법이 각각의 단독 사용보다 더 나은 인식률을 보였으며, 최고 인식률은 93.72%였습니다.
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Lihong Zhao
Guibin Zhuang
Xinhe Xu
Northeastern University
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Zhao 등(Tue,)가 이 문제를 연구하였습니다.
www.synapsesocial.com/papers/6a089090113ba5b476de4711 — DOI: https://doi.org/10.1109/wcica.2008.4593968
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