Face recognition via Lorentzian metric

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/siu.2017.7960335
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.