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J-GLOBAL ID：202202268083269652   整理番号：22A0893706

統計的特徴とSVM分類器に基づく顔認識【JST・京大機械翻訳】

Face recognition based on statistical features and SVM classifier

著者 (6件)： Chaabane Slim Ben (Computer Engineering Department, University of Tabuk, Tabuk, Saudi Arabia) ,  Chaabane Slim Ben (Electrical Engineering Department, University of Tunis, Tunis, Tunisia) ,  Hijji Mohammad (Computer Science Department, University of Tabuk, Tabuk, Saudi Arabia) ,  Harrabi Rafika (Computer Engineering Department, University of Tabuk, Tabuk, Saudi Arabia) ,  Harrabi Rafika (Electrical Engineering Department, University of Tunis, Tunis, Tunisia) ,  Seddik Hassene (Electrical Engineering Department, University of Tunis, Tunis, Tunisia)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 6  ページ： 8767-8784  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： 本論文では,統計的特徴およびサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムに基づく顔認識法を提案した。統計解析を用いて統計的特徴を抽出し,選択し,一方,SVMアルゴリズムを採用して,情報の品質を増加させ,最適人間の顔認識を得るために,異なる特徴を併合し,分類した。提案方法からの人間の顔認識結果を検証し,利用可能な試験データに対するTrue Success Rate(TSR)を評価し,次に,既存の技術に対する比較研究を示した。40人の400の試験画像による実験結果は,人間の顔認識のためにSVMアルゴリズムにおける統計的特徴を導入する優位性を示した。加えて,著者らの方法の認識速度は,古典的SVMアルゴリズムおよび他の既存の方法より速かった。実験結果は,アルゴリズムが99.37%の精度で顔画像を同定することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2022 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 ,  分類 ,  特徴抽出 ,  統計解析 ,  精度 ,  認識 ,  画像 ,  主成分分析 ,  顔画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 試験データ ,  *顔貌認識 ,  統計的特徴 ,  *SVM分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 顔認識 ,  特徴抽出 ,  統計的特徴 ,  主成分分析 ,  真の成功率 ,  サポートベクトルマシン ,  分類

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計的特徴 ,  SVM分類 ,  顔認識