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부분 최소제곱법을 이용한 얼굴 인식에 관한 연구
A Study on Face Recognition based on Partial Least Squares

이창범   (울산대학교 컴퓨터정보통신공학부UU0001014  ); 김도향   (University of MinnesotaUU0017384  ); 백장선   (전남대학교 통계학과UU0001112  ); 박혁로   (전남대학교 전자컴퓨터정보통신공학부UU0001112  );
  • 초록

    얼굴 인식에서 얼굴 이미지의 특정 추출 방법에는 여러 가지가 있다. 그러나, 얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특정 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특정 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특정 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특정을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.


    There are many feature extraction methods for face recognition. We need a new method to overcome the small sample problem that the number of feature variables is larger than the sample size for face image data. The paper considers partial least squares(PLS) as a new dimension reduction technique for feature vector. Principal Component Analysis(PCA), a conventional dimension reduction method, selects the components with maximum variability, irrespective of the class information. So, PCA does not necessarily extract features that are important for the discrimination of classes. PLS, on the other hand, constructs the components so that the correlation between the class variable and themselves is maximized. Therefore PLS components are more predictive than PCA components in classification. The experimental results on Manchester and ORL databases shows that PLS is to be preferred over PCA when classification is the goal and dimension reduction is needed.


  • 주제어

    부분 최소제곱법 .   주성분 분석 .   얼굴인식.  

  • 참고문헌 (14)

    1. K. Fukunaga, 'Introducion to Statistical Pattern Recognition', Academic Press, Boston, 1990 
    2. M. Turk, A. Pentland, 'Eigen faces for recognition', J. Cognitive Neurosci. 3, pp.71-86, 1991 
    3. P. M. Garthwaite, 'An interpretation of partial least squares', J. Am. Stat. Assoc. 89, pp.122-127, 1994 
    4. D. V. Nguyen, D. M. Rocke, 'Tumor classfication of partial least squares using microarray gene expression data', Bioinfomatics 18, pp.39-50, 2002 
    5. B. D. Ripley, 'Pattern Recognition and Neural Networks', CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 1996 
    6. Guoding Guo, Stan Z. Li, Kap Luk Chan, 'Support vector machines for face recognition', Image and Vision Computing. 19, pp.631-638, 2001 
    7. 김기영, 전명식, '다변량 통계자료분석', 자유아카데미,1999 
    8. 김도향, '차원 축소 특징을 이용한 얼굴 인식 방법의 성능 비교'. 석사학위논문, 2004 
    9. 김선우, 김연주, 김종원, 윤길원, '부분 최소제곱회의(Partial Least Squares Regression) 이론과 분광학학정 혈중 헤모글로빈 진단에의 응용', 응용통계연구, 제10권, 2호, pp.227-239, 1997 
    10. 노형진, '다변량분석 이론과 실제', 형설출판사,2005 
    11. 문지현, 김학일, 류춘우, 이응봉, 전성욱, '생체 인식 시스템 성능평가를 위한 연구', 정보과학회지, 제19권, 제7호, pp.60-71, 2001 
    12. 박성현, 조신섭, 김성수, '한글 SPSS', SPSS 아카데미,2002 
    13. 이재훈, 전인자, 이정훈, 이필규,'오류-역전파 신경만 기반의 얼굴 검출 및 포즈 추정', 정보처리학회, 제9-B권, 제6호, pp.853-862, 2002 
    14. 장병탁, '다충신경망 은닉뉴런수의 효율적인 최적화', 정보과학회, 제25권, 제9호, pp.1333-1341, 1998 

 저자의 다른 논문

  • 백장선 (18)

    1. 1995 "커널 판별분석의 오분류확률에 대한 붓스트랩 조정" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 2 (2): 249~265    
    2. 1998 "희귀모형의 선형성에 대한 커널붓스트랩검정" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 9 (2): 95~103    
    3. 1999 "Feature Extraction and Statistical Pattern Recognition for Image Data using Wavelet Decomposition" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 6 (3): 831~842    
    4. 2000 "K-평균 군집방법을 이요한 가중커널분류기" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 13 (2): 447~455    
    5. 2000 "한반도 지진발생의 무작위성에 대한 통계적 검정과 집중도 추정" 한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society 21 (2): 159~167    
    6. 2002 "2차원 웨이브렛 패킷에 기반한 필기체 문자인식의 특징선택방법" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 29 (8): 521~528    
    7. 2002 "A Automatic Document Summarization Method based on Principal Component Analysis" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 9 (2): 491~503    
    8. 2003 "주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 요약" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b10 (7): 725~734    
    9. 2003 "A Nonparametric Goodness-of-Fit Test for Sparse Multinomial Data" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 14 (2): 303~311    
    10. 2004 "GOODNESS-OF-FIT TEST USING LOCAL MAXIMUM LIKELIHOOD POLYNOMIAL ESTIMATOR FOR SPARSE MULTINOMIAL DATA" Journal of the Korean Statistical Society 33 (3): 313~321    
  • 박혁로 (16)

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