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J-GLOBAL ID：201802266424457697   整理番号：18A0519484

顔認識システムの定量的性能解析【Powered by NICT】

Quantitative performance analysis of face recognition system

著者 (4件)： Srilatha S. (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Uma R. (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Pallavi A. R. (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Koppu Srinivas (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 1143-1146  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： 顔認識システムは,画像処理技術を用いた種々の応用範囲で使用されているバイオメトリクス手法の1つである。顔認識システムは,手順とそれに続く主成分分析と線形判別分析によるマット実験室環境を用いて開発した。性能は時間速度,距離速度,画素値と特徴抽出回復率を用いて測定した。時間は約50%と距離率約90%スパンと完全な認識が実行されるピクセルと分解能の場合,ピクセル値は,続いて,増加している場合,分解能因子も増加ためにすべきである。抽出された特徴は,もっと多くのピクセルを含むならば,分離度は特徴を抽出における品質に関係していることである。性能は二種類のソフトウェア計量法すなわちspearmenとPearson計量を用いて測定した。全体測度は二メートル法と獲得により定義される。性能はグラフ時間と抽出された特徴の速度を予測するためにを用いてプロットした。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： 特徴抽出 ,  ソフトウェア ,  画素 ,  バイオメトリクス ,  *性能分析 ,  スパン ,  測度 ,  画像処理 ,  主成分分析 ,  品質 ,  分解能
準シソーラス用語： 分離度 ,  画素値 ,  線形判別分析 , 【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)： 顔認識 ,  定量 ,  性能解析