پروژه 24

پروژه 24

دانلود پروژه و حل تمرین و گزارش کارآموزی و تحقیق و مقاله و جزوه و کتاب

نظرسنجی سایت

رشته تحصیلی شما؟

اشتراک در خبرنامه

جهت عضویت در خبرنامه لطفا ایمیل خود را ثبت نمائید

Captcha

آمار بازدید

  • بازدید امروز : 944
  • بازدید دیروز : 778
  • بازدید کل : 2362077

مقاله ویژگی یادگیری ویژگی چند متغیری از طریق کلمات ابر زبانی سلسله مراتبی


مقاله ویژگی یادگیری ویژگی چند متغیری از طریق کلمات ابر زبانی سلسله مراتبی

عنوان مقاله فارسی: ویژگی یادگیری ویژگی چند متغیری از طریق کلمات ابر زبانی سلسله مراتبی

عنوان مقاله لاتین: Cross-Modality Feature Learning Through Generic Hierarchical Hyperlingual-Words

نویسندگان: Ming Shao; Yun Fu

تعداد صفحات: 12

سال انتشار: 2017

زبان: لاتین


Abstract:

Recognizing facial images captured under visible light has long been discussed in the past decades. However, there are many impact factors that hinder its successful application in real-world, e.g., illumination, pose variations. Recent work has concentrated on different spectrals, i.e., near infrared, that can only be perceived by specifically designed device to avoid the illumination problem. However, this inevitably introduces a new problem, namely, cross-modality classification. In brief, images registered in the system are in one modality, while images that captured momentarily used as the tests are in another modality. In addition, there could be many within-modality variations-pose and expression-leading to a more complicated problem for the researchers. To address this problem, we propose a novel framework called hierarchical hyperlingual-words (Hwords) in this paper. First, we design a novel structure, called generic Hwords, to capture the high-level semantics across different modalities and within each modality in weakly supervised fashion, meaning only modality pair and variations information are needed in the training. Second, to improve the discriminative power of Hwords, we propose a novel distance metric through the hierarchical structure of Hwords. Extensive experiments on multimodality face databases demonstrate the superiority of our method compared with the state-of-the-art works on face recognition tasks subject to pose and expression variations.


مبلغ قابل پرداخت 15,000 تومان

توجه: پس از خرید فایل، لینک دانلود بصورت خودکار در اختیار شما قرار می گیرد و همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال می شود. درصورت وجود مشکل می توانید از بخش تماس با ما ی همین فروشگاه اطلاع رسانی نمایید.

Captcha
پشتیبانی خرید

برای مشاهده ضمانت خرید روی آن کلیک نمایید

  انتشار : ۹ خرداد ۱۴۰۰               تعداد بازدید : 194

برچسب های مهم

در صورت هرگونه مشکل و مغایرت در دانلود فایل ها به پشتیبانی سایت مراجعه کنید

فید خبر خوان    نقشه سایت    تماس با ما