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J-GLOBAL ID：202202232494345196   整理番号：22A0623564

有向勾配特徴のヒストグラムと協調表現ベース分類器によるハイパースペクトル顔認識【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral face recognition with histogram of oriented gradient features and collaborative representation-based classifier

著者 (3件)： Chen Guang Yi (Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada) ,  Krzyzak Adam (Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada) ,  Xie Wen Fang (Department of Mechanical, Industrial and Aerospace Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 2  ページ： 2299-2310  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル顔認識はリモートセンシングにおいて重要な役割を果たす。しかし,それはデータ収集の困難さ,低信号対雑音比(SNR),および高次元のような多くの課題に直面している。本論文では,未知顔データキューブを分類するために,配向特徴(HOG)のヒストグラムを抽出し,協調表現ベース分類器(CRC)を用いて,ハイパースペクトル顔認識のための新しい方法を開発した。全体分類率を改善するために,ハイパースペクトル顔データキューブにおける雑音低減も行った。また,結合ボックスによって顔画像を作って,この結合ボックス画像を用いて試験顔を分類した。実験は,著者らの新しい方法がハイパースペクトル顔認識のためのPolyU-HSFDデータセットとCMU-HSFDデータセットの両方に対していくつかの既存の方法より優れていることを示した。本論文の貢献は次のものである:本論文ではMNFベースの雑音除去法を導入し,それは著者らの知識の最良に新しいものである。また,より良い認識率を達成できるように,それをHOG特性とCRC分類器と組み合わせる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *雑音 ,  分類 ,  比率 ,  リモートセンシング ,  雑音低減 ,  高次元 ,  データ収集 ,  ヒストグラム ,  雑音除去 ,  顔画像
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  認識率 ,  データキューブ ,  顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ハイパースペクトル顔認識 ,  最小雑音率(MNF) ,  配向勾配(HOG)のヒストグラム ,  コラボレート表現ベース分類器(CRC)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 勾配 ,  ヒストグラム ,  協調 ,  表現 ,  分類器 ,  ハイパースペクトル ,  顔認識