Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hypergraph Laplacian Eigenmaps and Face Recognition Problems

論文の概要: Hypergraph Laplacian Eigenmaps and Face Recognition Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16748v1
Date: Mon, 27 May 2024 01:35:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 19:25:57.213957
Title: Hypergraph Laplacian Eigenmaps and Face Recognition Problems
Title（参考訳）: ハイパーグラフラプラシアン固有写像と顔認識問題
Authors: Loc Hoang Tran,
Abstract要約: 顔認識は、データサイエンスとバイオメトリックセキュリティ研究領域において非常に重要なトピックである。本稿では,新しいハイパーグラフ Laplacian Eigenmaps と k 近傍法と/またはカーネルリッジ回帰法を組み合わせて,顔認識問題の解法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Face recognition is a very important topic in data science and biometric security research areas. It has multiple applications in military, finance, and retail, to name a few. In this paper, the novel hypergraph Laplacian Eigenmaps will be proposed and combine with the k nearest-neighbor method and/or with the kernel ridge regression method to solve the face recognition problem. Experimental results illustrate that the accuracy of the combination of the novel hypergraph Laplacian Eigenmaps and one specific classification system is similar to the accuracy of the combination of the old symmetric normalized hypergraph Laplacian Eigenmaps method and one specific classification system.
Abstract（参考訳）: 顔認識は、データサイエンスとバイオメトリックセキュリティ研究領域において非常に重要なトピックである。軍用、金融用、小売用など、いくつかの用途がある。本稿では,新しいハイパーグラフ Laplacian Eigenmaps と k 近傍法と/またはカーネルリッジ回帰法を組み合わせて,顔認識問題の解法を提案する。実験結果から,新しいハイパーグラフ Laplacian Eigenmaps と1つの特定の分類体系の組み合わせの精度は,従来の対称正規化ハイパーグラフ Laplacian Eigenmaps 法と1つの特定の分類体系の組合せの精度に類似していることが示された。

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