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J-GLOBAL ID：201702264103761281   整理番号：17A0062558

局所的特徴と核低秩表現に基づく顔認識アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Face recognition based on local feature and kernel low-rank representation

著者 (3件)： Shou Zhaoyu (Key Laboratory of Cognitive Radio and Information Processing, Guilin University of Electronic Technology) ,  Yang Xiaofan (Key Laboratory of Cognitive Radio and Information Processing, Guilin University of Electronic Technology) ,  Li Mengya (Key Laboratory of Cognitive Radio and Information Processing, Guilin University of Electronic Technology)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 42  号： 9  ページ： 126-128,132  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 顔認識におけるオクルージョン,偽装,照明,および表情変化の問題を解決するために,局所的特徴と核低秩に基づく顔認識アルゴリズムを提案する。まず第一に,訓練とテストのサンプル画像をLBP特徴抽出によって抽出する。次に,高次元特徴空間に射影関数を投影することによって,高次元空間における特徴マトリックスを,次元縮小処理によって,サンプルの間の共通特性を抽出するために,次元縮小によって処理した。最後に,ランクで表現された結果に基づいて分類を行う.実験結果は,提案したアルゴリズムがオクルージョン,偽装,照明変動などのノイズに対してロバストであることを示し,同時に顔認識アルゴリズムの認識率を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表情 ,  射影 ,  オクルージョン ,  雑音 ,  特徴抽出 ,  次元縮小 ,  ロバスト性 ,  高次元 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識率 ,  照明変化 ,  特徴空間 ,  擬装 ,  *顔認識 ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： kernel method ,  feature extraction ,  low-rank representation ,  mapping function ,  LBP

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 核 ,  表現 ,  顔認識 ,  アルゴリズム ,  提案