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J-GLOBAL ID：201702237845224933   整理番号：17A1036742

パッチベース顔認識のためのランダムサンプリング【Powered by NICT】

Random sampling for patch-based face recognition

著者 (5件)： Cheheb Ismahane (Computer and Information Science, Northumbria University, Newcastle Upon Yune, UK) ,  Al-Maadeed Noor (Dept. of Computer Science and Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Al-Madeed Somaya (Dept. of Computer Science and Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Bouridane Ahmed (Computer and Information Science, Northumbria University, Newcastle Upon Yune, UK) ,  Jiang Richard (Computer and Information Science, Northumbria University, Newcastle Upon Yune, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWBF  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： 顔画像が歪を受ける場合実顔認識は挑戦的な問題である。本論文では,一人当たりの単一トレーニング試料を用いて実際の顔認識に存在する部分オクルージョン歪に取り組むためのアプローチを提示した。最初に,元の画像を複数のブロックに分割し,局所二値パターンは,各ブロックに別々に局所記述子として適用した。,得られた記述子の次元縮小は,カーネル主成分分析を用いて行った。実施後,を用いて,不規則でパッチを選択し,いくつかのサブSVM分類器を構築するためのランダムサンプリング法。最後に,各サブ分類器からの結果は,認識性能を向上させるために結合した。アプローチの有用性を実証するために,実験は,AR顔データベースで実施し,得られた結果により,提案技法の有効性を示した。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： オクルージョン ,  画像 ,  *無作為抽出 ,  次元縮小 ,  顔画像
準シソーラス用語： 顔データベース ,  SVM分類 ,  カーネル主成分分析 , 【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)： パッチ ,  顔認識 ,  ランダムサンプリング