CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

Face Recognition with Kernel Direct Discriminant Analysis and SVM Combined Method

اعتبار موردنیاز: ۱ | تعداد صفحات: ۶ | تعداد نمایش خلاصه: ۱۹۲۰ | نظرات: ۰
سرفصل ارائه مقاله: مخابرات / Communication
سال انتشار: ۱۳۸۶
کد COI مقاله: ICEE15_100
زبان مقاله: انگلیسی
حجم فایل: ۸۳۳.۴۴ کلیوبایت (فایل این مقاله در ۶ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید. در پایگاه سیویلیکا عموما مقالات زیر ۵ صفحه فولتکست محسوب نمی شوند و برای خرید اینترنتی عرضه نمی شوند.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود PDF مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۶ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳۰,۰۰۰ ریال

آدرس ایمیل خود را در زیر وارد نموده و کلید خرید با پرداخت اینترنتی را بزنید. آدرس ایمیل:

رفتن به مرحله بعد:

در صورت بروز هر گونه مشکل در روند خرید اینترنتی، بخش پشتیبانی کاربران آماده پاسخگویی به مشکلات و سوالات شما می باشد.

مشخصات نویسندگان مقاله Face Recognition with Kernel Direct Discriminant Analysis and SVM Combined Method

  Seyyed Majid valiollahzadeh - Electrical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
  Abolghasem Sayadiyan - Electrical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
  Mohammad Nazari - Electrical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

چکیده مقاله:

Applications such as Face Recognition (FR) that deal with high-dimensional data need a mapping technique that introduces representation of lowdimensional features with enhanced discriminatory power and a proper classifier, able to classify those complex features .Most of traditiornl linear discriminant analysis (LDA) sufer from the disadvantage that their optimality criteria are not directly related to the classifcation ability of the
obtained feature representation. Moreover, their classi"fication accuracy is affected by the "small sample size" (SSS) problem which is often encountered in FR laslrs. In this short paper, we combine nonlinear kernel based mapping of data called KDDA with Support Vector machine (SVM) classifier to deal with both of the shortcomings in an fficient and cost ffictive manner. The proposed here method is compared, in terms of
classification accuracy, lo other commonly used FR methods on UMIST face datqbase. Resuhs indicate that the performance of the proposed method is overall superior to those oftraditional FR approaches, such as the Eigenfaces, Fisherfaces, and D-LDA methods and t r aditional line ar c lassifi ers.

کلیدواژه‌ها:

Face Recognition, Kernel Direct Discriminant Analysis (KDDA), small sample size problem (SSS), Support Vector Machine (SVM).

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-ICEE15-ICEE15_100.html
کد COI مقاله: ICEE15_100

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
valiollahzadeh, Seyyed Majid; Abolghasem Sayadiyan & Mohammad Nazari, ۱۳۸۶, Face Recognition with Kernel Direct Discriminant Analysis and SVM Combined Method, پانزدهیمن کنفرانس مهندسی برق ایران, تهران, مرکز تحقیقات مخابرات ایران, https://www.civilica.com/Paper-ICEE15-ICEE15_100.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (valiollahzadeh, Seyyed Majid; Abolghasem Sayadiyan & Mohammad Nazari, ۱۳۸۶)
برای بار دوم به بعد: (valiollahzadeh; Sayadiyan & Nazari, ۱۳۸۶)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :

  • J. Lu, K. N. Plataniotis, A. N. Venets anopoulos, 4Face ...
  • M.Turk, _ random walk through eigenspace, ? IEICE Trars. Inform.Syst., ...
  • R. Chellappa, c. L.Wilson, and S. Sirohey, *Human and machine ...
  • M. Turk and A. P. Pentland, "Eigenfaces for recognition, * ...
  • P. N. Belhumeur, J. P. Hespanha, and D. J. Kriegman, ...
  • M. A. Aizerman, E. M. Braverman, and L. I. Rozonoer, ...
  • علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز:
    تعداد مقالات: ۲۹۴۸۱
    در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

    مدیریت اطلاعات پژوهشی

    اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    مقالات مرتبط جدید

    شبکه تبلیغات علمی کشور

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.