Huvudkomponentanalys eller PCA har traditionellt använts som en av de funktionsextraktion tekniker i ansiktsigenkänningssystem som ger hög noggrannhet när det krävs ett litet antal funktioner. Emellertid, covariansmatrisen och eigen value decomposition arrangerar orsakar hög computational komplexitet, speciellt för en stor databas. Således, denna forskning presenterar en alternativ metod som utnyttjar en Förväntning-Maximering algoritm för att minska determinantmatris manipulation som resulterar i minskning av stegens komplexitet. För att förbättra beräkningstiden användes en ny parallellarkitektur för att utnyttja fördelarna med parallellisering av matrisberäkning under funktionsextraktion och klassificeringssteg inklusive parallell förbehandling, och deras kombinationer, så kallade parallellförväntning-Maximering PCA arkitektur. Jämfört med en traditionell PCA och dess derivat, visar resultaten lägre komplexitet med en obetydlig skillnad i igenkänning precision som leder till hög hastighet ansikte igenkänningssystem, det vill säga, upptrappning över nio och tre gånger över PCA och parallell PCA.
PCA används i stor utsträckning för ansiktsdetektering och igenkänning för att uppnå hög noggrannhet och samtidigt kräva ett litet antal funktioner REF.
PEM-PCA: A Parallel Expectation-Maximization PCA Face Recognition Architecture
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}