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J-GLOBAL ID：201902214857911779   整理番号：19A0640796

ハイパースペクトル顔認識における共分散類似性アプローチによる画素選択の組合せ【JST・京大機械翻訳】

Combining Pixel Selection with Covariance Similarity Approach in Hyperspectral Face Recognition

著者 (4件)： Bhattacharya Shubhobrata (Advanced Technology Development Center, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, 721302, India) ,  Das Samiran (Advanced Technology Development Center, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, 721302, India) ,  Chakraborty Sohom (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, 721302, India) ,  Routray Aurobinda (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, 721302, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IECON  ページ： 2695-2699  発行年： 2018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： ハイパースペクトル画像の豊富なスペクトル情報は,皮膚組織を特性化するための非侵襲的方法を提供し,それによりハイパースペクトル顔認識精度を改善する。しかしながら,計算量の増加は効率的な特徴選択法により低減される。本論文では,画素選択をスペクトル識別と融合した。画素選択プロセスは,計算性能を改善する有益な画素を選択するが,共分散類似性は完全なスペクトル情報を網羅する。著者らは,基準点とエッジによって得られた選択された画素から形成された共分散行列を比較した。共分散類似性測度の詳細な研究を行った。これにより,そのより厳しい限界とより良い雑音ロバスト性のために,JefferyのKL発散測度を使用することができる。2つの一般的ハイパースペクトル顔認識データセット上で提案フレームワークを評価した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *類似性 ,  雑音 ,  *画素 ,  測度 ,  特徴選択 ,  計算量 ,  *スペクトル ,  ロバスト性 ,  キャラクタリゼーション ,  *共分散
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  認識精度 ,  非侵襲 ,  ハイパースペクトル画像 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル ,  顔認識 ,  共分散 ,  類似性 ,  画素 ,  組合せ