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Application Expansion inside Optimized RBF Kernel of SVM in Robust Face Recognition System

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.12 (2015.12)바로가기
  • 페이지
    pp.89-98
  • 저자
    Rakesh Kumar Yadav, Dr. AK Sachan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270041

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원문정보

초록

영어
Information is critical in light of the fact that it assists us take a decision. Yet, it needs security. With these worries, picture is the most ideal method for representation of data to to read, write, and and comprehend the data. Face recognition is secure since we can't change our faces, not at all like secret word signature, credit card and debit card that may be abused by others. Appearance, brightening and postures change are the significant testing issues in face acknowledgment. The unwavering quality of face recognition frameworks relies on upon limit of database of facial pictures and testing methodology to assess the face acknowledgment framework. Our examination is concerned with the testing method. This exploration proposed another algorithm of support vector machine. In Experiments we have discovered some tasteful actualities and results. It gives the most noteworthy exactness 97.9 %. This is superior to anything moderately offered results. In the most recent decade, the face recognition framework has advanced with more noteworthy than 90% recognition rate.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. The Literature Review
 3. Problem
 4. Proposed Model of Face Recognition with Proposed Algorithm
  4.1. Proposed Model
  4.2. Proposed Algorithm
  4.3. Modified PCA Algorithm
  4.4. Modified SVM Algorithm
 5. Implementation and Results
  5.1. Finding Facts & Results investigation:
 6. Conclusions
 7. Directions for Future Research
 References

키워드

Principal Component Analysis Support Vector Machine Kernel Optimization Face Recognition

저자

  • Rakesh Kumar Yadav [ PhD Research Scholar, CSE, IFTM university ]
  • Dr. AK Sachan [ Department of CSE, RITS, Bhopal, MP ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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