ترجمه مقاله تحلیل مولفه اصلی بهبود یافته و طبقه بندی رگرسیون خطی برای تشخیص چهره - نشریه الزویر

قیمت خرید این محصول

۱۵۶,۰۰۰ تومان

دانلود رایگان نمونه دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

تجزیه و تحلیل مولفه اصلی بهبود یافته و طبقه بندی رگرسیون خطی برای تشخیص چهره

عنوان انگلیسی

Improved Principal Component Analysis and Linear regression classification for face recognition

صفحات مقاله فارسی

22

صفحات مقاله انگلیسی

21

سال انتشار

2018

نشریه

الزویر - Elsevier

فرمت مقاله انگلیسی

PDF

فرمت ترجمه مقاله

ورد تایپ شده

رفرنس

دارد ✓

کد محصول

282

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

به صورت عدد درج شده است ✓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است ✓

رشته های مرتبط با این مقاله

مهندسی کامپیوتر

گرایش های مرتبط با این مقاله

هوش مصنوعی

مجله

پردازش سیگنال - Signal Processing

دانشگاه

دانشگاه فناوری ژجیانگ، هانگزو، چین

کلمات کلیدی

تشخیص چهره ،IPCA ،LRC ،طبقه بندی

۰.۰ (هنوز امتیازی ثبت نشده است)

فهرست مطالب

چکیده
1 . مقدمه
2 . تجزیه و تحلیل مولفه اصلی بهبود یافته
3 . روش های طبقه بندی شده برای تشخیص چهره
3.1 . پشتیبانی از ماشین های بردار
3.2 . طبقه بندی رگرسیون خطی
4.1 . پایگاه داده Yale B
4.1.1 . ارزیابی 1
4.1.2 . پروتکل ارزیابی 2
4.2 . پایگاه داده CMU_PIE
4.3 . پایگاه داده JAFFE
4.4 . ارزیابی کارایی الگوریتم
5 . نتیجه

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

In this paper, an improved principal component analysis (IPCA) is presented for face feature representation. IPCA is mainly designed to extract the useful information from original face images through reducing the dimension of feature vectors. Linear regression classification (LRC) algorithm is employed to treat the face recognition as a linear regression issue. LRC uses the least-square method to decide the class label with the minimum reconstruction error. Experiments are conducted on the Yale B, CMU_PIE and JAFFE databases. The proposed IPCA algorithm and LRC algorithm achieve better recognition results than that of state-of-the-art algorithms.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده
در این مقاله، تجزیه و تحلیل مولفه ی اصلی بهبود یافته ای (IPCA) برای رگرسیون ویژگی چهره ارائه می شود. IPCA ، اساسا به منظور استخراج اطلاعات مفید از تصاویر چهره ی اصلی از طریق کاهش بعد بردار های ویژگی طراحی شده است . الگوریتم طبقه بندی رگرسیون خطی (LRC) به منظور رفتار با تشخیص چهره به عنوان یک مسئله ی رگرسیون خطی به کار برده می شود. LRC از روش کوچکترین مربع به منظور تصمیم گیری در رابطه با برچسب کلاس به همراه حداقل خطای ساخت استفاده می کند. آزمایشات بر روی پایگاه های داده ی Yale B ،CMU_PIE و JAFFE اجرا شد. الگوریتم پیشنهاد شده ی IPCA و الگوریتم LRC به نتایج تشخیصی بهتری نسبت به الگوریتم های مدرن دست یافتند.