Face Recognition by Using 2D Orthogonal Subspace Projections
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the implementations and comparison of some classifiers along with 2D subspace projection approaches have been carried out for the face recognition problem. For this purpose, the well-known classifiers such as K-Nearest Neighbor (K-NN), Common Matrix Approach (CMA), Support Vector Machine (SVM) and Convolutional Neural Network (CNN) are conducted on low dimensional face representations that are determined from 2DPCA-, 2DSVD- and 2DFDA approaches. CMA, which is a 2D version of the Common Vector Approach (CVA), finds a common matrix for each face class. From the experimental results, we have observed that the SVM presents a dominant performance in general. When overall results of all datasets are considered, CMA is slightly superior to others in case of 2DPCA- and 2DSVD-based features matrices of the AR dataset. On the other side, CNN is better than other classifiers when it comes to develop a face recognition system based on original face samples and 2DPCA-based feature matrices of the Yale dataset. The experimental results indicate that use of these feature matrices with CMA, SVM, and CNN in classification problems is more advantageous than the use of original pixel matrices in the sense of both processing time and memory requirement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».