Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first previous next last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BPW8-0016-0075

Czasopismo

Przegląd Elektrotechniczny

Tytuł artykułu

CSLDA and LDA fusion based face recognition

Autorzy Razzak, M. I.  Khan, M. K.  Alghathbar, K.  Yusof, R. 
Treść / Zawartość http://pe.org.pl/
Warianty tytułu
PL Rozpoznawanie twarzy przez fuzję metod CSLDA i LDA
Języki publikacji EN
Abstrakty
EN Face recognition has great demands and become one of the most important research area of pattern recognition but there are several issues involved in it. Unsupervised statistical methods i.e. PCA, LDA, ICA are the most popular algorithms in face recognition that finds the set of basis images and represents faces as linear combination of those images. This paper presents a novel layered face recognition method based on CSLDA and LDA. The basic aim is to decrease FAR by reducing the face dataset to very small size through layered linear discriminant analysis. Although the computational complexity at the time of recognition is much higher than conventional PCA and LDA because weights are computed for small subspace at time of recognition but it provide a good results especially for large dataset. CSLDA of LDA is insensitive to large dataset and also small sample size and it provided 84% accuracy on Banca face database. The proposed approach is also applicable on other applications and recognition methods i.e. PCA, KDA, DLDA etc.
PL Rozpoznawanie twarzy jest jedną z bardziej ważnych metod graficznego rozpoznawania wzorów. Najbardziej popularnymi metodami są tu PCA, LDA, ICA gdzie twarz jest reprezentowana jako liniowa kombinacja bazowych komponentów. Artykuł prezentuje inną metodę bazującą na CSLDA i LDA. Głównym celem jest zmniejszenie FAR przez zredukowanie bazy danych do bardzo małych rozmiarów przez warstwową liniową dyskryminację. Złożoność komputerowa metody jest nieco większa, ale otrzymane rezultaty, głównie zmniejszenie błędu są zachęcające.
Słowa kluczowe
PL rozpoznawanie twarzy   grafika komputerowa  
EN subspace   LDA   fuzzy rules   face recognition   Small Sample Size   SSS  
Wydawca Wydawnictwo SIGMA-NOT
Czasopismo Przegląd Elektrotechniczny
Rocznik 2011
Tom R. 87, nr 1
Strony 210--214
Opis fizyczny Bibliogr.12 poz., rys
Twórcy
autor Razzak, M. I.
autor Khan, M. K.
autor Alghathbar, K.
autor Yusof, R.
  • Center of Excellence in Information Assurance, King Saud University, Saudi Arabia, merazaq@ksu.edu.sa
Bibliografia
[1] Zhao W., Chellappa R., Rosenfeld A., Phillips P.J., Face Recognition: A Literature Survey, ACM Computing Surveys, 2003, pp. 399-458.
[2] Scheenstra A. , Ruifrok A. , Veltkamp R. C. , A Survey of 3D Face Recognition Methods, LNCS June 2005
[3] Chellapa R., Charles L., Sirohey S., Human and Machine Recognition of Face, IEEE Proceedings, 1995.
[4] Lu J., Plataniotis K.N., Venetsanopoulos A.N., Face Recognition Using LDA-Based Algorithms, IEEE Transaction on Neural Network, 2003, vol 14.
[5] Yu H., Yang J., A Direct LDA Algorithm for High Dimensional Data with Application to Face Recognition, Pattern Recognition, 2001
[6] Oh B.J., Face Recognition using Radial Basis Function Network based on LDA, World Academy of Science and Technology 2005.
[7] Han P.Y., Jin A.T.B., Abas F.S., Neighborhood Preserving Discriminant Embedding in Face Recognition, Journal of Vis. Com. Image. R 2009
[8] Belhumeur P.N., Hespanha J.P, Kriegman D.J., “Eigenfaces vs Fisherfaces: Recognition using Class Specific Linear Projection”, IEEE Transaction Pattern Analysis Machine Intelligence, 1997 vol 19.
[9] Chen L. F., Liao H.Y. M., Ko M.T., Lin J.C.,Yu G.J, A new LDA-based face recognition system which can solve the small sample size problem, Pattern Recognit., vol. 33, pp. 1713–1726, 2000.
[10] Yu H. and Yang J., A direct lda algorithm for high-dimensional data with application to face recognition, Pattern Recognit., vol. 34, pp. 2067–2070, 2001
[11] Lotlikar R., R. Kothari, Fractional-step Dimensionality Data with Application to Face Recognition IEEE Transaction Pattern Analysis Machine Intelligence, 2000 vol 22.
[12] Yang J., Yang J.Y., Why can LDA be Performed in PCA Transformed Space ?, Pattern Recognition 2003 vol 36.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-article-BPW8-0016-0075
Identyfikatory