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J-GLOBAL ID：201702226390996876   整理番号：17A1035499

勾配およびサポートベクトルマシンのヒストグラムを用いた顔認識【Powered by NICT】

Facial recognition using histogram of gradients and support vector machines

著者 (2件)： Julina J. Kulandai Josephine (Department of Information Technology, SSN College of Engineering, Chennai, India) ,  Sharmila T. Sree (Department of Information Technology, SSN College of Engineering, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCSP  ページ： 1-5  発行年： 2017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： セキュリティが大きな懸念である顔認識は,コンピュータビジョンおよび多くの他のバイオメトリック応用で広く使用されている。顔認識における最も一般的な問題は,姿勢変化,異なる照明条件などに起因した。本論文の主な焦点は,与えられた面入力はデータベースに登録されている者に対応しているかどうかを認識することである。顔認識は,アルゴリズムの性能を評価するために実時間課題を含めたAT&Tデータベースにおける有向勾配(H OG)のヒストグラムを用いて行った。H OG記述子によって生成された特徴ベクトルをサポートベクトルマシン(SVM)を訓練するために使用し,その結果は,与えられたテスト入力に対して検証した。提案した方法は,異なる姿勢と照明条件のテスト画像は,顔データベースの訓練された画像と正確に一致するかどうかをチェックする。提案したアプローチの結果は,最小偽陽性と改良された検出精度を示した。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： セキュリティ ,  データベース ,  *サポートベクトルマシン ,  画像 ,  コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  *ヒストグラム ,  照明条件
準シソーラス用語： 検出精度 ,  誤検出 ,  顔データベース ,  特徴ベクトル ,  実時間 ,  姿勢変化 , 【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 (4件)： 勾配 ,  サポートベクトルマシン ,  ヒストグラム ,  顔認識