Robust face recognition via sparse reconstruction vector

2017

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco.2017.8333342
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Recognition rate and recognition time of algorithms are the major issues in face recognition. There are several types of algorithm used for face recognition such as eigenface or fisherface. Face recognition based sparse representation is successfully used in this area recently. In this work, both recognition rate and recognition time of Principal Component Analysis-PCA (eigenface) and Sparse Representation-based Classification-SRC are compared. SRC algorithm is modified for a high recognition rate. The simulation results show that modified SRC algorithm is indisputably superior to PCA algorithm for performance of recognition rate and algorithm time if the training set has enough number of samples.