Resumen

Se propone un método de representación de muestras de prueba en dos pasos para el reconocimiento facial. En primer lugar, identifica k muestras "representativas" de cada categoría de muestras de entrenamiento para la muestra de prueba y, a continuación, produce una suma ponderada de todas las muestras "representativas" que se aproxima bien a la muestra de prueba. Este método asigna la muestra de prueba a la clase cuyas muestras de entrenamiento presentan la menor desviación con respecto a la muestra de prueba. Como el método propuesto en este artículo es capaz de reducir el efecto secundario de las otras muestras de entrenamiento que están muy "lejos" de la muestra de prueba en la decisión de reconocimiento de la muestra de prueba, se pueden obtener altas tasas de reconocimiento.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:muestra de prueba, método de representación de muestras de prueba por pasos, muestras de entrenamiento por categorías, altas tasas de reconocimiento, otras muestras de entrenamiento, método, muestras, reconocimiento facial, decisión de reconocimiento, desviación mínima
• Keywords:test sample, step test sample representation method, category training samples, high recognition rates, other training samples, method, samples, face recognition, recognition decision, smallest deviation