![](/images/graphics-bg.png)
Original and Mirror Face Images and Minimum Squared Error Classification for Visible Light Face Recognition
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In real-world applications, the image of faces varies with illumination, facial expression, and poses.
It seems that more training samples are able to reveal possible images of the faces.
Though minimum squared error classification (MSEC) is a widely used method, its applications on face recognition usually suffer from the problem of a limited number of training samples.
In this paper, we improve MSEC by using the mirror faces as virtual training samples.
We obtained the mirror faces generated from original training samples and put these two kinds of samples into a new set.
The face recognition experiments show that our method does obtain high accuracy performance in classification.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Rong. 2015. Original and Mirror Face Images and Minimum Squared Error Classification for Visible Light Face Recognition. The Scientific World Journal،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1079227
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Rong. Original and Mirror Face Images and Minimum Squared Error Classification for Visible Light Face Recognition. The Scientific World Journal No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1079227
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Rong. Original and Mirror Face Images and Minimum Squared Error Classification for Visible Light Face Recognition. The Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1079227
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1079227
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)