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J-GLOBAL ID：202002284182313526   整理番号：20A1810911

コンテンツフリー基底画像の抽出と顔認識におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Extraction of Content -Free Basal Image and Its Application in Face Recognition

著者 (3件)： Zhangli Lan (Chongqing Jiaotong University,School of information science and engineering,Chongqing,400074) ,  Dexing Shen (Chongqing Jiaotong University,School of information science and engineering,Chongqing,400074) ,  Ranran Tang (Chongqing highway bureau,Chongqing,401147)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCDC  ページ： 1251-1256  発行年： 2020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： 典型的な信号として,画像は基本画像と呼ばれる一連の基本信号から成る。再構成可能任意画像のグループの基本信号を見つけて,顔認識アルゴリズムを最適化するために,特徴ベースの基底画像抽出法を提案し,顔認証に適用して,基底画像を任意の画像集合から抽出することができ,照明や表現のような局所変化に対する顔認識アルゴリズムの性能を改良できた。特徴抽出アルゴリズムを使用して,訓練集合画像から一連の基底画像を分解して,基底画像分解と抽出のアルゴリズムフローを説明して,基底画像によって構成される空間に顔画像を投影することによって投影係数を得て,試験サンプルと訓練サンプル係数マトリックス間の距離を計算して,最小距離分類装置を分類のために使用する。実験結果は,任意の画像集合から得た基底画像が顔認識のために使用でき,基底画像はコンテンツ独立性を有することを示した。同時に,この方法は,光,表現,摩耗アクセス,および他の局所変化における従来の特徴顔認識法より良い。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  摩耗 ,  分類装置 ,  基底 ,  特徴抽出 ,  *コンテンツ ,  顔画像
準シソーラス用語： サンプリング速度 ,  認識アルゴリズム ,  顔認証 ,  画像分解 ,  画像抽出 ,  *顔貌認識 , 【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 (4件)： コンテンツ ,  基底 ,  顔認識 ,  応用