Kruskal-Wallis-Based Computationally Efficient Feature Selection for Face Recognition
المؤلفون المشاركون
Ali Khan, Sajid
Hussain, Ayyaz
Basit, Abdul
Akram, Sheeraz
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Face recognition in today’s technological world, and face recognition applications attain much more importance.
Most of the existing work used frontal face images to classify face image.
However these techniques fail when applied on real world face images.
The proposed technique effectively extracts the prominent facial features.
Most of the features are redundant and do not contribute to representing face.
In order to eliminate those redundant features, computationally efficient algorithm is used to select the more discriminative face features.
Extracted features are then passed to classification step.
In the classification step, different classifiers are ensemble to enhance the recognition accuracy rate as single classifier is unable to achieve the high accuracy.
Experiments are performed on standard face database images and results are compared with existing techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ali Khan, Sajid& Hussain, Ayyaz& Basit, Abdul& Akram, Sheeraz. 2014. Kruskal-Wallis-Based Computationally Efficient Feature Selection for Face Recognition. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050557
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ali Khan, Sajid…[et al.]. Kruskal-Wallis-Based Computationally Efficient Feature Selection for Face Recognition. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050557
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ali Khan, Sajid& Hussain, Ayyaz& Basit, Abdul& Akram, Sheeraz. Kruskal-Wallis-Based Computationally Efficient Feature Selection for Face Recognition. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050557
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050557
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر