Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/36151
Название: | Face recognition based on the proximity measure clustering |
Авторы: | Nemirovskiy, Viktor Borisovich Stoyanov, Aleksandr Kirillovich Goremykina, Darjya Sergeevna |
Ключевые слова: | кластеризация; картография; нейроны; расстояние Кульбака-Лейблера; распознавание лиц |
Дата публикации: | 2016 |
Издатель: | Томский политехнический университет |
Библиографическое описание: | Nemirovskiy V. B. Face recognition based on the proximity measure clustering / V. B. Nemirovskiy, A. K. Stoyanov, D. S. Goremykina // Компьютерная оптика. — 2016. — Т. 40, № 5. — [P. 740-745]. |
Аннотация: | In this paper problems of featureless face recognition are considered. The recognition is based on clustering the proximity measures between the distributions of brightness clusters cardinality for segmented images. As a proximity measure three types of distances are used in this work: the Euclidean, cosine and Kullback-Leibler distances. Image segmentation and proximity measure clustering are carried out by means of a software model of the recurrent neural network. Results of the experimental studies of the proposed approach are presented. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/36151 |
Располагается в коллекциях: | Репринты научных публикаций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
reprint-nw-17764.pdf | 201,77 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.