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J-GLOBAL ID：202102210501943577   整理番号：21A2711168

顔特徴抽出と認識のための新しい反復ルールによるSWNMFの研究【JST・京大機械翻訳】

Research of SWNMF with New Iteration Rules for Facial Feature Extraction and Recognition

著者 (1件)： Zhou Jing (School of Mathematics and Computer Science, Jianghan University, Wuhan 430056, China)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 11  号： 3  ページ： 354  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重みづけ非負行列因数分解(WNMF)は特徴抽出のための技術であり,顔データセットの特徴を抽出することができ,次に,この特徴を分類装置によって認識することができた。特徴抽出のためのWNMFの性能を改良するために,新しい反復規則を本論文で提案した。一方,ベースマトリックスUは閾値に基づいてまばらであり,新しい方法はスパース加重非負行列因数分解(SWNMF)と名づけた。新しい反復法規則は,より小さな反復ステップに基づき,このように,探索はより正確であり,したがって,認識率は改良することができた。さらに,閾値に基づくスパース方法を採用して,ベースマトリックスUを更新し,抽出した特徴をより疎で濃縮し,次に認識するのが容易であった。SWNMF法をORLとJAFEEデータセットに適用し,実験結果から,認識率が本論文で提案した新しい反復規則に基づいて広範囲に改善されることを見出した。新しいSWNMF法の認識率は,ORL顔データベースで98%,JAFEE顔データベースで100%に達し,PCA法,スパース非負行列因数分解(SNMF)法,凸非負行列因数分解(CNMF)法,多層NMF法より高かった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 逐次近似 ,  分類装置 ,  *特徴抽出 ,  凸形 ,  重みづけ ,  多層
準シソーラス用語： 認識率 ,  係数行列 ,  非負行列因子分解 ,  顔データベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 顔認識 ,  新しい付加的反復規則 ,  閾値スパース ,  ベースマトリックス ,  係数行列 ,  重み付き非負行列因数分解

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (24件)：

• Abudarham, N.; Shkiller, L.; Yovel, G. Critical features for face recognition. Cognition 2019, 182, 73-83.
• Hassaballah, M.; Aly, S. Face recognition: Challenges, achievements and future directions. IET Comput. Vis. 2015, 9, 614-626.
• Ghimire, D.; Lee, J.; Li, Z.N.; Jeong, S. Recognition of facial expressions based on salient geometric features and support vector machines. Multimed. Tools Appl. 2017, 76, 7921-7946.
• Zhang, L.; Zhang, D.; Sun, M.M.; Chen, F.M. Facial beauty analysis based on geometric feature: Toward attractiveness assessment application. Expert Syst. Appl. 2017, 82, 252-265.
• Dora, L.; Agrawal, S.; Panda, R.; Abraham, A. An evolutionary single Gabor kernel based filter approach to face recognition. Eng. Appl. Artif. Intell. 2017, 62, 286-301.

タイトルに関連する用語 (5件)： 顔 ,  特徴抽出 ,  反復 ,  ルール ,  研究