Questo documento presenta un quadro pattern recognition romanzo capitalizzando sulle tecniche dimensionalità crescente. Oakley Frogskins In particolare, il quadro integra Gabor rappresentazione di immagini, un nuovo metodo multiclasse Kernel Fisher Analysis (KFA), oakley Italia e di potenza modelli polinomiali frazionali per migliorare le prestazioni di riconoscimento pattern. Gabor rappresentazione di immagini, che aumenta dimensionalità incorporando filtri di Gabor con scale e orientamenti diversi, è caratterizzata da frequenza spaziale, località spaziale, e selettività orientativo per affrontare variabilità immagine quali variazioni di illuminazione. Il metodo esegue KFA prima mappatura lineare dallo spazio di ingresso ad uno spazio dimensionale alta funzionalità e quindi implementa il multiclasse Fisher analisi discriminante nello spazio delle caratteristiche. Il significato della mappatura lineare è che aumenta il potere discriminante del metodo KFA, lineare nello spazio delle caratteristiche, ma non lineare nello spazio di ingresso. La novità del metodo KFA deriva dal fatto che 1) si estende il kernel due classi metodi Fisher affrontando problemi di classificazione modello multiclasse e 2) che migliora il metodo tradizionale Generalized Analisi discriminante (GDA) derivando una soluzione unica (confrontato alla soluzione GDA, non riservate). I modelli di potere polinomiale frazionali migliorare ulteriormente le prestazioni del quadro pattern recognition proposto. Esperimenti su riconoscimento del volto utilizzando sia il database FERET e FRGC (Face Recognition Grand Challenge) banche dati mostrano la fattibilità del quadro proposto. In particolare, i risultati sperimentali che utilizzano il database spettacolo FERET che il metodo KFA prestazioni migliori rispetto al metodo GDA e la potenza frazionaria modelli polinomiali aiutano sia oakley Outlet il metodo KFA e il metodo di GDA migliorare le loro prestazioni di riconoscimento facciale. I risultati sperimentali che utilizzano i database FRGC dimostrano che il quadro pattern recognition proposto di migliorare le prestazioni di riconoscimento facciale sul BEE algoritmo oakley Holbrook di base e l\'algoritmo di base con sede a LDA con largo margine.

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