فایل ورد کامل تحلیل تفکیک و اندازه گیری شباهت

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 تحلیل تفکیک و اندازه گیری شباهت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۰ صفحه

اندازه گیری شباهت کسینوسی معمولا بعد از تحلیل تفکیک در تشخیص الگو اعمال می شود. این مقاله ابتدا تحلیل می کند که چرا شباهت کسینوسی به ایجاد اتصال بین شباهت کسینوسی مبتنی بر قانون تصمیم در چارچوب تحلیل تفکیک و قانون تصمیم بیزین برای مینیمم خطا ترجیه داده شده است. این مقاله سپس چالش های ذاتی شباهت کسینوسی را بررسی کرده و یک شباهت جدید را ارائه می دهد که بر این چالش ها فائق آید. مشارکت این مقاله در سه مرحله است. اول، کاربرد شباهت کسینوسی بعد از تحلیل تفکیک برای داشتن ریشه های نظری آن در قانون تصمیم بیزین کشف شده است. دوم، بعضی از مسائل ذاتی شباهت کسینوسی مثل ناکفایتی آن در اشاره به اندازه گیری های فاصله و زاویه ای بحث شده است. در نهایت، یک اندازه گیری شباهت جدید، که با ادغام قدرمطلق اندازه گیری زاویه و نورم lp (اندازه گیری فاصله) بر مسائل فوق غلبه می کند، برای فرایند تشخیص الگو پیشنهاد شده است. تأثیر اندازه گیری شباهت جدید معرفی شده در چارچوب تحلیل تفکیک با استفاده از یک مقیاس بزرگ بزرگ، مسئله ی چالش برانگیز بزرگ، با نام مسئله ی چالش بزرگ تشخیص چهره (FRGC) ارزیابی می شود. نتایج آزمایشی با استفاده از ۳۶۸۱۸ تصویر FRGC بر روی آزمایش FRGC بسیار چالش برانگیز، آزمایش ۴ FRGC، نشان می دهند که انرازه گیری شباهت جدید فرایند تشخیص چهره را در مقایسه با دیگر اندازه گیری های محبوب، مانند اندازه گیری شباهت کسینوسی، ارتباط نرمال شده، و اندازه گیری فاصله ی اقلیدسی بهبود می بخشد.

کلمات کلیدی: قانون تصمیم بیزین | اندازه گیری شباهت کسینوسی | تحلیل تفکیک | تشخیص چهره | چالش بزرگ تشخیص چهره (FRGC) | اندازه گیری شباهت جدید | ارتباط نرمال شده | تشخیص الگو.

عنوان انگلیسی:

Discriminant analysis and similarity measure

~~en~~ writers :

Chengjun Liu

The cosine similarity measure is often applied after discriminant analysis in pattern recognition. This
paper first analyzes why the cosine similarity is preferred by establishing the connection between the
cosine similarity based decision rule in the discriminant analysis framework and the Bayes decision rule
for minimum error. The paper then investigates the challenges inherent of the cosine similarity and
presents a new similarity that overcomes these challenges. The contributions of the paper are thus threefold. First, the application of the cosine similarity after discriminant analysis is discovered to have its
theoretical roots in the Bayes decision rule. Second, some inherent problems of the cosine similarity such
as its inadequacy in addressing distance and angular measures are discussed. Finally, a new similarity
measure, which overcomes the problems by integrating the absolute value of the angular measure and
the l
p norm (the distance measure), is presented to enhance pattern recognition performance. The
effectiveness of the proposed new similarity measure in the discriminant analysis framework is
evaluated using a large scale, grand challenge problem, namely, the Face Recognition Grand Challenge
(FRGC) problem. Experimental results using 36,818 FRGC images on the most challenging FRGC
experiment, the FRGC Experiment 4, show that the new similarity measure improves face recognition
performance upon other popular similarity measures, such as the cosine similarity measure, the
normalized correlation, and the Euclidean distance measure.

Keywords: Bayes decision rule | Cosine similarity measure | Discriminant analysis | Face recognition | Face Recognition Grand Challenge (FRGC) | New similarity measure | Normalized correlation | Pattern recognition

$$en!!