کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
406931 | 678115 | 2013 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fusion of lattice independent and linear features improving face identification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper proposes the fusion of lattice independent component analysis (LICA) features with linear features obtained from conventional methods. Specifically, we compute class conditional LICA, where separate endmembers are extracted from each class dataset. We find that this fusion approach improves systematically the recognition accuracy in face recognition applications. We report experimental results using seven state-of-the-art linear feature extraction algorithms on four public face databases using Extreme Learning Machines (ELMs) for the classification building algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 114, 19 August 2013, Pages 80–85
Journal: Neurocomputing - Volume 114, 19 August 2013, Pages 80–85
نویسندگان
Ion Marqués, Manuel Graña,