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J-GLOBAL ID：201602205934034307   整理番号：15A1298582

閉塞条件の下での顔認識のための局所ベースの最小二乗誤差と地球の重み付きフュージョンを用いたスパース表現【Powered by NICT】

Sparse Representation with Weighted Fusion of Local Based Non-minimum Square Error and Global for Face Recognition under Occlusion Condition

著者 (3件)： Hu Zhengping (School of Information Sci. and Engineering,Yanshan Univ., Qinhuangdao) ,  Peng Yan (School of Information Sci. and Engineering,Yanshan Univ., Qinhuangdao) ,  Zhao Shuhuan (School of Information Sci. and Engineering,Yanshan Univ., Qinhuangdao)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 28  号： 7  ページ： 633-640  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 閉塞顔認識では,いくつかの被覆部分は局所情報の特性を変化させる。残留は近似的である場合,スパース表現分類のための決定関数として最小残差を用いた誤分類につながる可能性がある。この場合,分類器の決定ルールから,局所ベース非最小二乗誤差と地球の重み付き融合によるスパース表現のアルゴリズムは,顔認識のために提案した。係数の各クラスの蓄積は主に決定関数として用い,Borda投票システムは,スパース表現分類のために導入した。最初に,各クラスのスパース係数蓄積は世界的な分類のために計算した。,局所情報のための,サブブロック係数蓄積を用いて分類することである。サブブロックの異なる影響を考慮して,スパース性および残留を利用して信頼性の量を発現した。最後に,大域的および局所的ブロックは,最終的な分類のためのBorda投票に結合した。公共利用可能なデータベース上での実験結果により,提案したアルゴリズムは良好な有効性とロバスト性を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *地球 ,  信頼性 ,  残差 ,  *閉塞 ,  投票 ,  データベース ,  *透視図法 ,  ロバスト性 ,  近似法
準シソーラス用語： スパース性 ,  ディシジョンルール ,  *スパース表現 ,  *最小平均二乗誤差 ,  *顔認識 , 【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 (5件)： 閉塞 ,  顔認識 ,  最小二乗誤差 ,  地球 ,  スパース表現