![](/images/graphics-bg.png)
Multipose Face Recognition-Based Combined Adaptive Deep Learning Vector Quantization
المؤلفون المشاركون
Sarhan, Shahenda
Nasr, Aida A.
Shams, Mahmoud Y.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Multipose face recognition system is one of the recent challenges faced by the researchers interested in security applications.
Different researches have been introduced discussing the accuracy improvement of multipose face recognition through enhancing the face detector as Viola-Jones, Real Adaboost, and Cascade Object Detector while others concentrated on the recognition systems as support vector machine and deep convolution neural networks.
In this paper, a combined adaptive deep learning vector quantization (CADLVQ) classifier is proposed.
The proposed classifier has boosted the weakness of the adaptive deep learning vector quantization classifiers through using the majority voting algorithm with the speeded up robust feature extractor.
Experimental results indicate that, the proposed classifier provided promising results in terms of sensitivity, specificity, precision, and accuracy compared to recent approaches in deep learning, statistical, and classical neural networks.
Finally, the comparison is empirically performed using confusion matrix to ensure the reliability and robustness of the proposed system compared to the state-of art.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sarhan, Shahenda& Nasr, Aida A.& Shams, Mahmoud Y.. 2020. Multipose Face Recognition-Based Combined Adaptive Deep Learning Vector Quantization. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138854
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sarhan, Shahenda…[et al.]. Multipose Face Recognition-Based Combined Adaptive Deep Learning Vector Quantization. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138854
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sarhan, Shahenda& Nasr, Aida A.& Shams, Mahmoud Y.. Multipose Face Recognition-Based Combined Adaptive Deep Learning Vector Quantization. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138854
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138854
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)