Notice bibliographique
Résumé
Appearance-based approach is one of the most successful solutions to the face recognition (FR) problem, dominating the literature in the past decade. Its effectiveness, however, is limited by the technical difficulties pertinent to FR applications. It is well-known that the appearance of face object often exhibits considerable variations in illumination, expression, pose and other factors, resulting in a complex distribution of face patterns. At the same time, image samples available for each subject are limited which makes the characterization of face object properties a difficult task. This is the so-called small sample size (SSS) problem that exists in many real-world FR. applications such as surveillance photo identification and forensic identification. In this research, efforts have been focused on the development of appearance-based FR algorithms under the SSS scenario. By combining the strengths of the advanced kernel machine technique and the quadratic discriminant learning solution, a novel nonlinear FR algorithm, denoted as kernel quadratic discriminant analysis, is first proposed to address the problems associated with small sample size and complex face pattern distribution. The proposed method provides a general pattern recognition framework from which a set of novel or traditional learning algorithms can be derived. Following that, an automatic Gaussian kernel parameter determination procedure has been developed to constitute a meaningful contribution to kernel-based learning algorithms. In order to address the one-training-sample (OTS) problem, an extreme SSS case, a novel concept, denoted as generic learning, is introduced. Within the generic learning framework, state-of-the-art FR solutions are extensively studied and evaluated. In addition, a regularized feature selection algorithm is developed within the generic learning framework to make the unsupervised eigenface approach more attractive to classification tasks. Extensive experimentation has been conducted on the well-known data sets such as the FERET, AR and PIE databases, to evaluate the methods presented in this dissertation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».