1. 프로젝트 목표
본 프로젝트의 목적은 생체인식방법들 중의 하나인 얼굴인식의 알고리즘을 이해하고 PCA와 LDA방법의 이해와 장․단점을 비교함으로써 그 차이를 이해하는데 있다.
2. 생체인식 개요
개개인마다 다른 얼굴, 음성, 지문, DNA등을 이용하여 신분을 확인하는 방법이다. 정보화 사회
LDA)
LDA는 패턴 인식에서 높은 성능을 보여주는 통계적 기법 중 하나이다. 같은 클래스의 데이터에 존재하는 변화 정보(Within Class)와 다른 클래스의 데이터 간의 변화 정보(Between Class)를 이용하여 각각의 데이터들이 자신의 정보를 잘 나타낼 수 있는 판별식을 만드는 방식이다. 이 방법은 각각의 패턴
Hes been murdered.
Murdered?
-Hi, Joe, whatd you get?
-This is Mrs. Pierce. l mean, Beragon.
Which? Pierce or Beragon?
Make up your mind.
-Mildred Pierce Beragon.
-Okay. Wheel her in.
Right over there, please.
Mrs. Beragon just came in.
Sit down. Hell be right with you.
Look. l bruise easy.
-lda, what are you--?
-No talking.
lda Corwin.
-Well, what is this, a class reunion?
-Looks like it.
ltl
LDA X
STA X
메모리 값을 누산기로 저장
누산기 값을 메모리로 저장
제어
JMP X
SMA
SZA
SZC
PC 값을 점프하는 X 값으로 변경
IF AC(누산기) < 0, PC = PC + 2
IF AC(누산기) = 0, PC = PC + 1
IF AC(캐리) < 0, PC = PC + 2
입출력
INP X
OUT X
데이터를 읽어서 AC에 기억
AC의 내용을 출력장치로 출력
*명령어의 구성과 RAM의 용량
OP code
0
78
LDA)
내부에서 수집한 손실 자료를 기반으로 손실과 빈 도 분포를 추출하는 방식
● Scorecard Approach
Risk Indicator를 이용하여 위험의 상대적인 수준을 비교하는 Scorecard를 사용하는 방식
4) 운영리스크(Operational Risk) 관리방법
정책
▪ 리스크 전략과 성향을 정의하고 문서화 ▪