본 논문에서는 특징 되먹임 알고리즘의 성능을 평가하기위해 특징되먹임 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 주는 특징마스크를 검증한다. 특징 되먹임 기반 패턴 인식 방법은 PCALDA로 추출된 특징을 원 영역으로 역사상하여 인식에 중요한 부분을 추출하는 기법이다. 추출된 특징은 특징마스크의 형태로 원 영역으로 역사상 되므로, 특징마스크의 특징성능 검증에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 Yale data 기반의 얼굴 인식에서 특징마스크를 검출하여 특징마스크에 따른 인식률 변화를 고찰하고 검출된 특징마스크의 성능을 검증한다.
In this paper, we present a performance evaluation for face recognition algorithm using feature feedback according to the Feature mask. In the face recognition method using feature feedback, important region is extracted from original data set by using the reverse mapping from the extracted features to the original space. In this paper, we evaluate the performance of feature feedback according to shape of Feature Mask for Yale data. Comparing the result using Important part and unimportant part, we show the validity and applicability of the pattern recognition method based on feature feedback.
