Face recognition via Lorentzian metric

2017

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/siu.2017.7960335
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

Nowadays the face recognition applications are extremely important in terms of information security. In this study, a new Lorentz Face Recognition (LFR) method based on special properties of Lorentz space was developed. The proposed method produces a similarity value for new test sample according to Lorentz distance. A similarity value is determined by nearest neighbor method as 1 or 0, namely, the true or false face image respectively. Moreover, we propose the Lorentz Feature Selection (LFS) based on Lorentz metric. The LFS is used for dimensionality reduction and to increase recognition accuracy of proposed method in multidimensional face data. The experimental results taken from face data sets show that the proposed LFR method is usable.