ORTAK VEKTÖR VE AYIRTEDİCİ ORTAK VEKTÖR YAKLAŞIMLARI İLE ÖZNİTELİK SEÇİMİ YÖNTEMİ

Abstract

Gerçek zamanlı yüz tanıma uygulamaları için öznitelik vektörü boyutu çok önemlidir. Yüksek boyutlu öznitelik vektörleri yüz tanıma sisteminin hesaplama karmaşıklığını ve yürütüm süresini arttırmaktadır. Bu çalışmada, yüz resimlerinin boyutlarını azaltmak için OVY ve AOVY ile ilgili yeni bir öznitelik seçimi yöntemi önerilmiştir. Deneyler AR ve FERET isimli iki farklı yüz veritabanında yapılmıştır. Tanıma oranındaki az kayıp ile büyük boyut indirgemesi sağlanmıştır

The dimension of the feature vector is very important for real time face recognition applications. High dimensional feature vectors increase the computational complexity and execution time of the face recognition system. In this work, a new feature selection method is proposed related with CVA and DCVA to reduce the dimension of the face images. Experiments are executed on two different face databases, namely AR, FERET. Great dimension reduction is achieved with slight recognition rate loss.