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J-GLOBAL ID：201702215430033000   整理番号：17A0827484

Symlet,PCAと余弦角距離測度を用いた顔認識【Powered by NICT】

Face recognition using Symlet, PCA and cosine angle distance measure

著者 (3件)： Jyotsna (University school of Information and Communication technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Dwarka, New-Delhi, India) ,  Rajpal Navin (University school of Information and Communication technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Dwarka, New-Delhi, India) ,  Vishwakarma Virendra P. (University school of Information and Communication technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Dwarka, New-Delhi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IC3  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,顔認識のためのアプローチは,Symlet,PCAと余弦角距離測度を用いて提案した。提案アプローチの認識率と計算コストは,異なるウェーブレットファミリとEuclid距離測度に対して検討した。特徴抽出は離散ウェーブレット変換と主成分分析(DWT PCA)を用いて行った。最良特徴を探索するために,実験はDWTサブバンド選択とSymletファミリーにDWTウェーブレット選択のためのおよび他の四種の異なるウェーブレットファミリ(Daubechies,Coiflet,離散的Meyerと双直交ウェーブレットファミリー)を行った。も直交性,対称性,サポートサイズ,モーメント消失とフィルタ次数の点で変化するそれらのメンバーを含む。特徴ベクトルを生成した後,分類は余弦角距離測度に基づく最近傍識別器(NNC)により行い,その結果は,Euclid距離測度と比較した。テストデータセットとして,40人の400枚の画像のAT&Tデータベースを用いて,提案したアプローチによる性能を確立することである。余弦角距離測度に基づく最近傍分類器とSymlet-6上での実験結果により,ランダムに生成された120イメージトレーニングセットに対して98.33の割合が最も高い認識率を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 波束 ,  フィルタ ,  画像 ,  直交性 ,  *測度 ,  主成分分析 ,  データベース ,  対称性 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  離散ウェーブレット変換 ,  Euclid距離 ,  計算コスト ,  認識率 ,  *距離測度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： PCA ,  測度 ,  顔認識