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얼굴의 일부가 가려졌을 때 결과
5-2) 얼굴의 일부가 가려졌을 때 결과
3.4 보완점
3.4.1 얼굴 인식 기법
1] Linear Discriminant Analysis (LDA)
2] PCA (Principal Component Analysis)
2] PCA (Principal Component Analysis)
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얼굴인식을 위한 개선된 전처리 방법
楊明 저 | 한국과학기술원 발행, 전산학 전공
조명 환경에 따른 LCD에서의 컬러 매칭
김경태 저 | 인하대 대학원 발행, 정보통신공학 전공
조명용 고출력 LED(Light Emitting Diode) 광원기술 개발
공공기술연구
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c.co.kr/
컴퓨터월드, http://www.com-world.co.kr/index2.asp?file=200110.as
(주)웹커시, http://www.webcash.co.kr
(주)마크로테크놀로지, http://www.macrotek.co.kr 1. 기술개요
2. 국내외 기술개발현황 및 기술수준
3. 향후 국내외 기술개발동향 및 전망
4. 기술의
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인식, 얼굴인식, 문서 범주화 등에 이용
n kNN 분류기와 비슷한 고성능 분류기
문서 범주화: 평가척도
n범주화 정확률
n시스템에 의해 할당된 범주 중 적합범주의 수 / 시스템에 의해 할당된 범주의 총 수
n 범주화 재현율
n 시스템에 의해 할당
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인식 이론 소개.........................11
2.2.1 음성인식의 개요...............................11
2.2.2 음성인식의 역사............................12
2.2.3 음성인식 시스템의 분류.........................12
2.2.3 음성인식 시스템의 분류..........................
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