I denna artikel presenteras en metod som syftar till att kvantifiera den visuella likheten mellan en bild och en klassmodell. Denna typ av problem är återkommande i många tillämpningar såsom objektigenkänning, bildklassificering, etc. I detta dokument föreslår vi att märka en självorganiserande karta (SOM) för att mäta bildlikhet. För att klara detta mål matar vi in lokala signaturer kopplade till de regioner som är av intresse i det neurala nätverket. I slutet av inlärningssteget är varje neural enhet inställd till en särskild lokal signaturprototyp. Under märkningsprocessen genererar varje bildsignatur som presenteras för nätverket en aktivitetsröst för dess referensneuron. Ansiktsigenkänning utförs sedan av en probabilistisk beslutsregel. Detta system erbjuder mycket lovande resultat för ansiktsidentifiering som handlar om belysning variation och ansiktsposer och uttryck.
Lefebvre och Garcia REF använde SOM för att mäta bildlikhet i ansiktsigenkänning.
A probabilistic Self-Organizing Map for facial recognition
{'venue': '2008 19th International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2008 19th International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}