Morphological Shared-Weight Neural Network for Face Recognition

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ISBN/EAN: 9783659414794

An algorithm based on morphological shared-weight neural network is introduced. Being nonlinear and translation-invariant, the MSNN can be used to create better generalization during face recognition. Feature extraction is performed on grayscale images using hit-miss transforms that are independent of gray-level shifts. The output is then learned by interacting with the classification process. The feature extraction and classification networks are trained together, allowing the MSNN to simultaneously learn feature extraction and classification for a face. For evaluation, we test for robustness under variations in gray levels and noise while varying the network's configuration to optimize recognition efficiency and processing time. Results show that the MSNN performs better for grayscale image pattern classification than ordinary neural networks.

Autor:	Png, Lih Chieh
EAN:	9783659414794
Sprache:	Englisch
Seitenzahl:	176
Produktart:	Kartoniert / Broschiert
Veröffentlichungsdatum:	18.06.2013
Schlagworte:	Grafische und digitale Media-Anwendungen

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