Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2024

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: reetykietowanie

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Relabeling the imperfect labeled data to improve recognition of face images using CNN

Szmurło Robert, Osowski Stanisław

Przegląd Elektrotechniczny

2024

R. 100, nr 6

27--30

The paper considers the problem of improving the recognition of not-perfectly labeled face images using CNN networks. The proposed solution is based on relabeling the samples of images by applying the KNN classification principle based on the distance between the samples. The original images are first converted to the features and the KNN principle is applied to them. The classes of sample images are relabeled according to the class represented by most neighbors indicated by KNN. The developed system was tested on the problem of face recognition. The dataset was composed of 68 classes of grayscale images. The results of experiments have shown significant improvement in the recognition rate of not perfectly labeled images.

W artykule poruszono problem poprawy dokładności rozpoznawania obrazów twarzy za pomocą sieci CNN, przy założeniu, że zbiór treningowy zawiera dane z błędnymi etykietami. Zaproponowane rozwiązanie polega na ponownym oznakowaniu próbek obrazów poprzez zastosowanie klasyfikacji KNN opartej na odległości pomiędzy próbkami. Na początku obrazy konwertowane są na wektor cech, do których stosowany jest algorytm KNN. Klasy przykładowych obrazów są ponownie oznaczane zgodnie z klasą reprezentowaną przez większość sąsiadów wskazanych przez KNN. Opracowany system został przetestowany w zastosowaniu do problemu rozpoznawania twarzy. Zbiór danych składał się z 68 klas obrazów w skali szarości. Wyniki eksperymentów wykazały znaczną poprawę skuteczności rozpoznawania niedoskonale oznakowanych obrazów.