Abstract. Typical testors have been used in feature selection and supervised classification problems in the logical combinatorial pattern recognition. Several algorithms have been used to find the set of all typical testors of a basic matrix. This algorithms are based on different heuristics. There is no doubt these algorithms find the set of all typical testors. However, the time spent on this search strategies, differs between them. Due to size of this set, the search time is a critical factor. There is not a standard procedure to evaluate the time performance of typical testors algorithms. In this paper we introduce a strategy to solve this problem through a new set of test matrices. These test matrices have the property that the set's cardinality of all typical testors is known in advance.
Convolutional neural networks belong to a set of techniques grouped under deep learning, a branch of machine learning, which has proven successful in recent years in image and voice recording recognition tasks. This paper explores the use of deep convolutional neural networks in the recognition of horizontal poses outside the plane. We propose a convolutional neural network architecture based on OpenCV open source libraries for classification of images of human faces within seven default poses. We present in details the optimized design of our architecture and our learning strategy. The classifier trained on a set of 2600 images of sizes: 33 × 33, 41 × 41, 65 × 65 y 81 × 81, achive an recognition rate of 85 %, higher than the 78 % achieved with the Eigenfaces algorithm, with nearly the same execution time.Keywords. Convolutional neuronal network, deep neuronal networks, deep learning, machine learning, face recognition, face pose detection. ResumenLas redes neuronales de convolución pertenecen a un conjunto de técnicas agrupadas bajo el aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático que ha probado ser exitosa en los últimos años en tareas de reconocimiento de imágenes y grabaciones de voz. El presente trabajo explora la utilización de las redes neuronales de convolución en el reconocimiento de imágenes de poses horizontales fuera del plano de rostros. Se propone una implementación basada en las bilbiotecas de código abierto OpenCV para la clasificación de imágenes de rostros humanos dentro de 7 poses predeterminadas y se presenta en detalle la arquitectura de la red y la estrategia de aprendizaje. La implementación entrenada con conjuntos de 2600 imágenes de cuatro tamaños: 33×33, 41 × 41, 65 × 65 y 81 × 81, alcanza una tasa de aciertos promedio del 85 % superior a la obtenida con el algoritmo de Rostros Propios cercana al 78 %, con un tiempo de ejecución similar.Palabras Clave. Red neuronal de convolución, red neuronal profunda, reconocimiento de rostros, poses, aprendizaje profundo. IntroducciónEl procesamiento automático de imágenes para extraer su contenido semántico es una tarea que ha adquirido mucha importancia en los últimos años debido en gran medida al auge de la fotografía digital y sus medios de distribución sobre todo el Internet. Dentro de este contexto, los rostros son especialmente valiosos dado que representan una parte importante de la información semántica contenida en una fotografía.El reconocimiento facial constituye un área de investigación muy activa en los campos de la Visión Artificial y la Biométrica con aplicaciones en seguridad, robóti-ca, interfaces humano-computadora, cámaras digitales y entretenimiento. Sin embargo, y a pesar del gran esfuerzo dedicado a mejorar los algoritmos de reconocimiento facial, todavía queda mucho por mejorar a fin de que los sistemas puedan producir buenos resultados en tiempo real y bajo condiciones ambientales no controladas. En general el reconocimiento facial sigue siendo un área de activa investigación [1].En el pasado la mayor part...
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