En ny metod för att förbättra prestandan för elastisk graf matchning i frontal ansikte autentisering föreslås. Utgångspunkten är den lokala likheten v alues vid noderna i en elastisk graf beroende på deras diskriminerande makt. Kraftfulla och väletablerade optimeringstekniker används för att härleda den linjära kombinationens vikter. Mer specifik, w e föreslå en ny metod som omformulerar Fishers diskriminerande förhållande till en kvadratisk optimering problem med en uppsättning ojämlikhet begränsningar genom att c o m bande statistiska mönster igenkänning och Support Vector Machines. Både linjära och ickelinjära Support Vector Machines konstrueras sedan för att ge optimal separerande hyperplan respektive optimala polynomiska beslutsytor. Metoden har tillämpats på frontal autentisering i M2VTS-databasen. Experimentella resultat indikerar att prestandan hos morfologisk elastisk graf matchning, förbättras avsevärt genom att använda den föreslagna viktningstekniken.
Flera verk om EGM-algoritmen rapporteras i litteraturen: Tefas et al. REF har omformulerat Fishers diskriminanta förhållande till ett andragradsoptimeringsproblem, med förbehåll för en rad ojämlikhetsbegränsningar, och funnit att hyperplan och polynomiska beslutsytor är optimala.
Using support vector machines to enhance the performance of elastic graph matching for frontal face authentication
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}