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J-GLOBAL ID：202002210390905787   整理番号：20A2150427

顔認識に対する固有顔と学習ベクトル量子化(LVQ)の比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative Analysis of Eigenface and Learning Vector Quantization (LVQ) to Face Recognition

著者 (3件)： Chandra R (Master Programme in Informatics, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia) ,  An-Nissa S (Master Programme in Informatics, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia) ,  Zamzami E M (Faculty of Computer Science and Information Technology, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1566  号： 1  ページ： 012012 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔認識は,日常生活で有用ないくつかのニーズのために適用され,開発できるため,この時代において最も頻繁に議論される話題である。顔認識は,固有顔や学習ベクトル量子化(LVQ)のような学習法を利用する。学習プロセスは,データセット学習(訓練と学習データセット)に適用する1人に対して5つの角度でカメラから撮影されたディジタル画像の顔を使用し,ライブ画像はテストのためのカメラ(テストデータ画像)から撮られる。第1ステップ画像はhaarカスケードで検出し,カメラで捕捉した。それは,最良の画像を得て,ネットワークに入力するのに画像を処理するのに使用される。種々のパラメータ値を有する10の試験による実験から,得られた実験結果は,平均精度66.29%で顔を同定する固有面よりLVQがより正確で,固有顔は,比較9.62%で56.67%であり,しかし,比較2.98秒で,LVQの平均時間4.39秒と7.38秒の実行時間で,固有顔はより高速であった。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *学習 ,  ネットワーク ,  ディジタル画像
準シソーラス用語： 学習過程 ,  *固有顔 ,  実行時間 ,  学習データ ,  *顔貌認識 , 【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 (5件)： 顔認識 ,  固有顔 ,  学習ベクトル量子化 ,  LVQ ,  比較分析