LDA는 데이타를 잘 구분하게 하는 변환을 제공하고, 얼굴 인식에서 우수한 성능를 보였다. 그러나, LDA는 전체 데이타에 대해 단 하나의 변환 행렬만을 주므로 사람 얼굴과 같은 많은 클래스로 구성되어 있는 복잡한 데이타를 구분하기에 충분하지 않다. 이런 약점을 극복하기 위해 우리는 LDA 혼합 모형이라는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. LDA 혼합 모형에서는 모든 클래스가 여러 개의 군집으로 분할되고 각 군집에 대해서 하나의 변환 행렬을 얻는다. 이렇게 더 세세히 표현하는 방법은 분류 성능을 크게 향상시킬 것이다 얼굴 인식 실험 결과, LDA 혼합 모형은 PCA, LDA, PCA 혼합 모형보다 더 우수한 분류 성능을 보여주었다.
LDA (Linear Discriminant Analysis) provides the projection that discriminates the data well, and shows a very good performance for face recognition. However, since LDA provides only one transformation matrix over whole data, it is not sufficient to discriminate the complex data consisting of many classes like honan faces. To overcome this weakness, we propose a new face recognition method, called LDA mixture model, that the set of alf classes are partitioned into several clusters and we get a transformation matrix for each cluster. This detailed representation will improve the classification performance greatly. In the simulation of face recognition, LDA mixture model outperforms PCA, LDA, and PCA mixture model in terms of classification performance.
