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Mosaic Face Image Recognition on Multi-Layer Neural Network
http://hdl.handle.net/10458/289
http://hdl.handle.net/10458/289f3b6b299-2130-4e7a-ba9f-03c296f8d3f7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00002426435.pdf (398.5 kB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2007-06-28 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Mosaic Face Image Recognition on Multi-Layer Neural Network | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Neural network, Face image recognition, Mosaic, Mosaic size | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Mosaic Face Image Recognition on Multi-Layer Neural Network | |||||
| 著者 |
Yamamori, Kuhihito
× Yamamori, Kuhihito× Nogawa, Reo× Yoshihara, Ikuo |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Face image recognition is an impotant technology for security,communication area,etc.. In this reserch, we try to show the optimal parameters in multi-layer neural network for mosaic face image recognition. By using of mosaic face images,the amount of image dara can be reduced,and it can also avoid the affect of noise.Through our experiments,a multi-layer neural network showed 98.7% of recognition on 8 x 8 mosaic images. |
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| 言語 | en | |||||
| 書誌情報 |
ja : 宮崎大学工学部紀要 en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki 巻 32, p. 351-355, 発行日 2003-07 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 宮崎大学工学部 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Faculty of Engineering, University of Miyazaki | |||||
| 言語 | en | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 05404924 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA00732558 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
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Cite as
Yamamori, Kuhihito, Nogawa, Reo, Yoshihara, Ikuo, 2003, Mosaic Face Image Recognition on Multi-Layer Neural Network: 宮崎大学工学部, 351–355 p.
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