مشاهده مشخصات مقاله
شناسایی چهره با یک روش کاهش بعد بدون اتلاف بر اساس جریمه نگاشت و مبتنی بر مدل ترکیبی تحلیل مؤلفه اصلی احتمالاتی
|
نویسنده (ها) |
-
سمیه احمدخانی
-
وصال پیمان ادیبی
|
|
مربوط به کنفرانس |
نوزدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
در این مقاله روشی برای شناسایی چهره با استفاده از یک رویکرد کاهش بعد بدون اتلاف ارائه شده است. در این روش به جای نگاشت داده بر یک زیرفضا یا منیفولد کم بعد که موجب از دست رفتن اطلاعات می‌شود، فاصله داده از آن زیرفضا یا منیفولد به عنوان جریمه نگاشت در یادگیری یک مدل پیشگو مورد استفاده قرار می‌گیرد. بدین ترتیب از مزایای کاهش بعد در مدل پیشگو استفاده می‌شود، و در عین حال جلوی از دست رفتن اطلاعات مفید گرفته می‌شود. در روش پیشنهادی ابتدا یک منیفولد زیربنایی محلی خطی با استفاده از مدل ترکیبی تحلیل مؤلفه اصلی احتمالاتی از نمونه داده‌ها به دست می‌آید. سپس دسته بند ماشین بردار پشتیبان به عنوان مدل پیشگوی مذکور با استفاده از این منیفولد محلی خطی آموزش داده می‌شود. برای آموزش و ارزیابی روش پیشنهادی، چند پایگاه داده شناخته شده برای چهره مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج آزمایش بر روی این پایگاه داده‌ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی نسبت به بسیاری روش‌های معمول که کاهش بعد را انجام داده و سپس دسته بند را آموزش می‌دهند، و همچنین نسبت به روش جریمه نگاشت مبتنی بر مدل‌های کاهش بعد خطی و غیرخطی دقت بیشتری دارد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}