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J-GLOBAL ID：202002256929738792   整理番号：20A1111873

効率的顔認識のためのハイブリッド改良カーネルLDAとPNNアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A hybrid improved kernel LDA and PNN algorithm for efficient face recognition

著者 (6件)： Ouyang Aijia (School of Information Engineering, Zunyi Normal University, Zunyi, Guizhou 563006, China) ,  Liu Yanmin (School of Mathematics, Zunyi Normal University, Zunyi, Guizhou 563006, China) ,  Pei Shengyu (Central South University, School of Automation, Changsha Hunan 410083 P.R. China) ,  Peng Xuyu (School of Information Engineering, Zunyi Normal University, Zunyi, Guizhou 563006, China) ,  He Minghua (School of Business, Jinggangshan University, Xueyuan Road 28, Ji’an, Jiangxi, China) ,  Wang Qian (School of Information Engineering, Zunyi Normal University, Zunyi, Guizhou 563006, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 393  ページ： 214-222  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,確率的ニューラルネットワーク(PNNs)と改良カーネル線形判別分析(IKLDA)の組合せに基づく顔認識に対するハイブリッド手法を提案した。サンプルの特徴の次元は最初にすべて減少したが,その関連情報を保持して,APNN方法を次に採用して,顔認識問題を解明した。提案したIKLDA+PNN法は全体の計算効率を改善するだけでなく,その精度も改善する。ORL,YALEおよびARデータセット上で行った顔認識実験は,広範囲の顔表情,顔の詳細およびスケールの程度を含み,IKLDA+PNN法の実現可能性を検証するために使用した。結果は,それが3つのデータセットを通して,それぞれ97.22%,83.8%および99.12%の平均認識精度を得ることができることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  判別分析 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 計算効率 ,  認識精度 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  線形判別分析 ,  *顔貌認識 ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 次元縮小 ,  顔認識 ,  特徴抽出 ,  カーネル判別分析 ,  確率的ニューラルネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔認識 ,  カーネル ,  LDA ,  アルゴリズム