کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4944958 | 1438013 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sample diversity, representation effectiveness and robust dictionary learning for face recognition
ترجمه فارسی عنوان
تنوع نمونه، اثربخشی نمایندگی و یادگیری فرهنگی قوی برای تشخیص چهره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری فرهنگ لغت برنامه نویسی انعطاف پذیر، تشخیص چهره،
ترجمه چکیده
الگوریتم های یادگیری فرهنگ لغت از مشکلات زیر در هنگام شناخت چهره رنج می برند. اول، چون در اکثر برنامه های کاربردی تشخیص چهره تنها تعداد محدودی از نمونه های آموزش اصلی وجود دارد، دشوار است که یک فرهنگ لغت قابل اعتماد با تعداد زیادی از اتم ها از این نمونه ها به دست آید. دوم، به این دلیل که تصاویر چهره یک شخص با عبارات و عبارات صورت و همچنین شرایط روشنایی متفاوت است، دیکشنری قوی برای تشخیص چهره دشوار است. بنابراین، به دست آوردن یک فرهنگ لغت قوی و قابل اعتماد، یک کلید حیاتی برای بهبود عملکرد الگوریتم های یادگیری فرهنگ لغت برای تشخیص چهره است. در این مقاله، یک چارچوب یادگیری فرهنگ لغت جدید برای دستیابی به این هدف پیشنهاد می کنیم. چارچوب پیشنهادی الگوریتم، تمرکز بر روی تنوع نمونه های تصویر یک تصویر چهره را در نظر می گیرد و تلاش می کند تا نمایندگی های موثرتری از تصاویر صورت و یک فرهنگ لغت قوی تر به دست آورد. ابتدا تصویر چهره مجازی را تولید می کند و سپس یک تابع هدف مشخص را طراحی می کند. بر اساس این تابع هدف، ما یک الگوریتم ریاضی قابل ردیابی و محاسباتی را برای تولید یک فرهنگ لغت قوی به دست می آوریم. نتایج تجربی نشان می دهد که چارچوب الگوریتم پیشنهادی برخی از یادگیری های پیشرفته تر فرهنگ لغت و الگوریتم های کدگذاری پیچیده در تشخیص چهره را بهبود می بخشد. علاوه بر این، چارچوب الگوریتم پیشنهادی نیز می تواند به سایر وظایف طبقه بندی الگو اعمال شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Conventional dictionary learning algorithms suffer from the following problems when applied to face recognition. First, since in most face recognition applications there are only a limited number of original training samples, it is difficult to obtain a reliable dictionary with a large number of atoms from these samples. Second, because the face images of the same person vary with facial poses and expressions as well as illumination conditions, it is difficult to obtain a robust dictionary for face recognition. Thus, obtaining a robust and reliable dictionary is a crucial key to improve the performance of dictionary learning algorithms for face recognition. In this paper, we propose a novel dictionary learning framework to achieve this. The proposed algorithm framework takes training sample diversities of the same face image into account and tries to obtain more effective representations of face images and a more robust dictionary. It first produces virtual face images and then designs an elaborate objective function. Based on this objective function, we obtain a mathematically tractable and computationally efficient algorithm to generate a robust dictionary. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm framework outperforms some previous state-of-the-art dictionary learning and sparse coding algorithms in face recognition. Moreover, the proposed algorithm framework can also be applied to other pattern classification tasks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 375, 1 January 2017, Pages 171-182
Journal: Information Sciences - Volume 375, 1 January 2017, Pages 171-182
نویسندگان
Xu Yong, Li Zhengming, Zhang Bob, Yang Jian, You Jane,