en English is Íslenska

Thesis Reykjavík University > Tölvunarfræðideild > MSc verkefni >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1946/7493

Title: 
  • Median Rank in Face Recognition
Keywords: 
Submitted: 
  • June 2006
Abstract: 
  • In recent years, the demand for face recognition systems has increased very much. Many researchers have tried to make reliable and accurate face recognition systems and developed many methods to do face recognition. One of the methods that have proved to be among the best is Elastic Bunch Graph Matching (EBGM). The drawback of EBGM is the slow distance calculations used to return good results. To increase the speed of the algorithm we tried to use a variant of the Median Rank algorithm instead of current distance calculation methods. The Median Rank with normalized data returned better results, and in less time, than the best EBGM distance methods.

  • Abstract is in Icelandic

    Á síðustu árum hefur eftirspurnin eftir kerfum sem geta borið kennsl á einstaklinga aukist mjög mikið. Samfara aukinni eftirspurn hafa fjölmargar rannsóknir verið gerðar, þar sem reynt hefur verið að smíða fullkomið andlitsmyndaleitarkerfi. Niðurstöðurnar hafa verið misjafnar en þó eru nokkur kerfi komin í notkun, til dæmis á stórum flugvöllum. Ein af þeim aðferðum sem hefur reynst hvað best er EBGM (teygjanleg bunka grafs greining) en gallinn við hana er hversu hægvirka fjarlægðarútreikninga hún notar til að skila sem bestum niðurstöðum. Til að auka afköstin prófuðum við að nota afbrigði af Median Rank algorithma í stað núverandi fjarlægðarútreikninga. Að nota Median Rank og staðla gögnin skilaði betri niðurstöðum, og á mun skemmri tíma, en upphaflegu aðferðirnar sem skiluðu bestu niðurstöðunum.

Description: 
  • Description is in Icelandic Tölvunarfræði, Project report
Accepted: 
  • Feb 1, 2011
URI: 
  • http://hdl.handle.net/1946/7493


Files in This Item:
Filename Size VisibilityDescriptionFormat 
MSc_Hafthor-Gudnason.pdf198.02 kBOpenHeildartextiPDFView/Open