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J-GLOBAL ID：201802255690509603   整理番号：18A0521338

統計モデルの比較研究と顔認識のための分類器【Powered by NICT】

Comparative study of statistical models and classifiers for face recognition

著者 (2件)： Pradeep S. V. (Department of ECE, Siddaganga institute of Technology, Tumakuru, India) ,  Srikantaswamy R. (Department of ECE, Siddaganga institute of Technology, Tumakuru, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 1155-1159  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： Biometrieシステムは基本的には人の特異的な生理学的あるいは行動特性から導かれる特徴ベクトルに基づく人物を認識するパターン認識システム。生体認証は,個人を同定する最も安全な方法である。者の身体的および行動学的特徴を用いて確立されている同一性の検証と,異なる個体で異なっていた。本研究では,特徴抽出,また採用したいろいろな分類器のための種々の統計的モデルの比較研究を行うことを提案した。主成分分析(PCA)固有顔線形判別分析(FLD)とも呼ばれるような古典的特徴抽出技術もfisherfacesと呼ばれるとEuclid距離分類器マハラノビス距離分類器動径基底関数ニューラルネットワーク(RBF)と!@Supportベクトルマシン(SVM)を含む分類器を考察した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生理学 ,  安全性 ,  特徴抽出 ,  パターン認識 ,  *統計模型 ,  バイオメトリクス ,  行動科学 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  Mahalanobis距離 ,  Euclid距離 ,  線形判別分析 ,  固有顔 ,  特徴ベクトル ,  行動特性 , 【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)： 統計モデル ,  研究 ,  顔認識 ,  分類器