Face Recognition based on Logarithmic Fusion of SVD and KT
Notice bibliographique
Résumé
The identification of a person based on biometric is accurate and robust compared to traditional methods of identifying a person using PIN, ID cards etc., In this paper Face Recognition based on Logarithmic Fusion of SVD and KT (FRLSK) is proposed. The Singular Value Decomposition (SVD) is applied on face images to derive Co-efficients. The Co-efficient Matrix of SVD are resized to 64x64 to form features. The test image SVD features are compared with SVD feature of database images using Euclidian distance, Equal Error Rate (EER) and Total Success Rate are computed (TSR). The Kekre Transform (KT) is applied on Resized (64x64) face images to form features. The test image KT Features are compared with KT features of Database images using Euclidian distance to compute EER and TSR. The EER and TSR values obtained by SVD techniques are fused with the value of EER and TSR obtained from KT using logarithmic transforms to get better value of EER and TSR. It is observed that the value of EER and TSR are better in the case of proposed algorithm compared to existing algorithm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».