Patch-Based Principal Component Analysis for Face Recognition
المؤلفون المشاركون
Jiang, Tai-Xiang
Huang, Ting-Zhu
Zhao, Xi-le
Ma, Tian-Hui
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We have proposed a patch-based principal component analysis (PCA) method to deal with face recognition.
Many PCA-based methods for face recognition utilize the correlation between pixels, columns, or rows.
But the local spatial information is not utilized or not fully utilized in these methods.
We believe that patches are more meaningful basic units for face recognition than pixels, columns, or rows, since faces are discerned by patches containing eyes and noses.
To calculate the correlation between patches, face images are divided into patches and then these patches are converted to column vectors which would be combined into a new “image matrix.” By replacing the images with the new “image matrix” in the two-dimensional PCA framework, we directly calculate the correlation of the divided patches by computing the total scatter.
By optimizing the total scatter of the projected samples, we obtain the projection matrix for feature extraction.
Finally, we use the nearest neighbor classifier.
Extensive experiments on the ORL and FERET face database are reported to illustrate the performance of the patch-based PCA.
Our method promotes the accuracy compared to one-dimensional PCA, two-dimensional PCA, and two-directional two-dimensional PCA.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Tai-Xiang& Huang, Ting-Zhu& Zhao, Xi-le& Ma, Tian-Hui. 2017. Patch-Based Principal Component Analysis for Face Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141003
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Tai-Xiang…[et al.]. Patch-Based Principal Component Analysis for Face Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141003
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Tai-Xiang& Huang, Ting-Zhu& Zhao, Xi-le& Ma, Tian-Hui. Patch-Based Principal Component Analysis for Face Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141003
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141003
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