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J-GLOBAL ID:201802240588447737   整理番号:18A0448922

顔認識のための異なる最適化形態下でのスパース表現に基づくクラシフィケーション性能【Powered by NICT】

Sparse representation based classification performance under different optimization forms for face recognition
著者 (4件):
資料名:
巻: 2017  号: NAECON  ページ: 34-37  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)
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スパース表現に基づく分類(SRC)は,ロバストな顔認識のための最も強力な方法の一つとなっている。しかし,雑音,閉塞,照明変動問題の存在下でSRC性能のいくつかの限界,を不安定にする。それ故,著者らはSRCに基づく最も強力な最適化法を適用し,データサンプルとスパース性の補正に焦点を当てて,さまざまなデータ条件下で,SRCの性能を調べた。評価のために,照明と閉塞条件の多様性を含むいくつかの挑戦的な顔データセットを利用した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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