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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Improving the Generalization of Fisherface by Training Class Selection Using SOM2

http://hdl.handle.net/10228/387
http://hdl.handle.net/10228/387
84086fd9-a2f2-4689-be89-420395029e34
名前 / ファイル ライセンス アクション
Improving_the_Generalization_of_Fisherface.pdf Improving_the_Generalization_of_Fisherface.pdf (175.5 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2007-11-22
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Improving the Generalization of Fisherface by Training Class Selection Using SOM2
言語 en
言語
言語 eng
著者 Jiang, Jiayan

× Jiang, Jiayan

WEKO 686

en Jiang, Jiayan

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Zhang, Liming

× Zhang, Liming

WEKO 687

en Zhang, Liming

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古川, 徹生

× 古川, 徹生

WEKO 661
e-Rad 50219101
Scopus著者ID 56237975100
ORCiD 0000-0002-4469-7749
九工大研究者情報 343

en Furukawa, Tetsuo

ja 古川, 徹生

ja-Kana フルカワ, テツオ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Fisherface is a popular subspace algorithm used in face recognition,and it is commonly believed superior to another technique, Eigenface, due to itsattempt to maximize the separability of training classes. However, the deriveddiscriminant subspace of the training set may not easily extend to unseenclasses, as in the case of enrollment of new subjects. In this paper, we selectsome “representative” classes for Fisherface training using a recently proposedneural network architecture SOM2. The experiment on ORL face databaseshows the proposed method can effectively reduce the performance varianceand improve the generalization of Fisherface.
言語 en
書誌情報 en : Lecture Notes in Computer Science

巻 4233, p. 278-285, 発行日 2006
出版社
出版者 Springer
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/11893257_31
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0302-9743
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1611-3349
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006. The original publication is available at www.springerlink.com
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
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Ver.1 2023-05-15 12:52:48.677237
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