PCA와 LDA를 이용한 사상체질별 얼굴인상 분석

• 영문명: Facial Impression Analysis Classified by Sasang Constitution Using PCA and LDA
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김종원(Jongwon Kim) 장경식(Kyung-Shik Jang) 이임건(Imgeun Lee) 김규곤(Kyu Kon Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.8 No.6, 2237~2247쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.12.30

국문 초록

이 논문에서는 얼굴의 인상을 효과적으로 판정하는 방법을 제안하였다. 판정을 위하여 눈과 턱 형태에 대한 특징을 정의하고 사용하였다. 주성분 분석법을 통해 주어진 특징 데이터의 차원을 축소하여 표현하고 특징 벡터 사이의 클래스 분리를 최대로 하는 선형변환인 선형 판별 분석법을 수행하여 각 얼굴 영상에 대하여 3가지 종류의 인상을 판정하였다. 여러 얼굴 영상에 대해 실험한 결과 한의사가 판정한 결과를 기준으로 약 84.2% 정확도를 가지는 판정결과를 얻었다.

영문 초록

In this paper, we propose an efficient method to classify human facial impression. The features that represent the shape of eye and jaw is used. The proposed method employs PCA(Principle Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) in series. PCA is used to project the feature space to a low dimensional subspace. LDA produces well separated classes in a low dimensional subspace even under severe variation. This results in good discriminating power for classification. Each human face has been classified for 3 facial impressions. The experiments have been performed for many face images, and show encouraging result.

목차

I. 서론

II. 얼굴 인상을 위한 특징

III. PCA와 LDA를 이용한 얼굴인상 판정

IV. 실험 및 분석

V. 결론

참고문헌

키워드

얼굴인상 주성분 분석법 선형판별분석법 사상체질진단 Facial Impression Principal Component Analysis Linear Discriminant Analysis Sasang Constitution Diagnosis