فایل ورد کامل آنالیز مولفه های اصلی و طبقه بندی رگرسیون خطی بهبود یافته برای تشخیص چهره

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل آنالیز مولفه های اصلی و طبقه بندی رگرسیون خطی بهبود یافته برای تشخیص چهره،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

. نتیجه گیری

در این مقاله، یک الگوریتم تشخیص چهره ی قدرتمند مبتنی بر روش تخمین قدرتمند ارائه شد. مقایسه ی جامع به همراه رویکرد قدرتمند مدرن نشان دهنده ی یک شاخص عملکرد قابل مقایسه برای رویکرد پیشنهاد شده است. به خصوص این که چالش های تشخیص حالت های مختلف صورت نشان داده شده است. بر روی پایگاه داده ی Yale B و پایگاه داده ی CMU_PIE ، الگوریتم ها به تاثیر تشخیصی بسیار خوبی دست پیدا کرده اند. علاوه براین، گزارش ما بر روی پایگاه داده ی چهره ی JAFFE همچنین عملکرد تشخیصی خوبی را نشان داد. الگوریتم پیشنهاد شده ی IPCA همچنین تعدادی از خروجی های جالب را آشکار می سازد. جدا از رویکرد LRC برای تشخیص چهره در حضور نویز، رویکرد LRC نرخ دقت تشخیص بالایی را بدون پیش پردازش عکس به بار می آورد. روش LRC به صورت گسترده ای روش معیار را به وسیله ی الگو های چهره ی مختلف اجرا کرده و نرخ تشخیص به مقدار تعجب برانگیز % دست یافت. روش طبقه بندی کننده ی LRC همچنین در شناسایی حالت های مختلف صورت بسیار موثر است. در این تحقیق IPCA، به منظور استخراج حالت های صورت، SVM و LRC به منظور تحقق بخشیدن به طبقه بندی الگو مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج آزمایش بر روی پایگاه های داده ی Yale ، CMU_PIE ، JAFFE نشان می دهد که الگوریتم های تشخیص IPCA و LRC ، قابل اعتماد و موثر هستند.

عنوان انگلیسی:Improved Principal Component Analysis and Linear regression classification for face recognition~~en~~

Conclusion

In this paper, a new robust face recognition algorithm based on robust estimation method is proposed. The comprehensive comparison with the state-of-art robust approaches indicates a comparable performance index for the proposed approach. Specifically, the challenges of varying facial expressions recognition are addressed. On the Yale B database and CMU_PIE database, the algorithms have achieved very good recognition effect. In addition, our report on the JAFFE face database also showed a good recognition performance. The proposed IPCA algorithm also reveals a number of interesting outcomes. Apart from the LRC approach for face recognition in the presence of noise, the LRC approach yields high recognition accuracy rate without image preprocessing. The LRC method comprehensively outperformed the benchmark method by different face patterns and the recognition rate reached a surprising 98.5%. Classifier LRC method is also very effective in the identification of face expressions. In this research, IPCA is used to extract facial expressions, SVM and LRC is used to realize pattern classification. The experimental results on Yale, CMU_PIE and JAFFE databases show that IPCA and LRC recognition algorithms are reliable and effective.

$$en!!