Open Science Research Excellence

Open Science Index

Commenced in January 2007 Frequency: Monthly Edition: International Publications Count: 29396


Select areas to restrict search in scientific publication database:
3148
Face Recognition with PCA and KPCA using Elman Neural Network and SVM
Abstract:
In this paper, in order to categorize ORL database face pictures, principle Component Analysis (PCA) and Kernel Principal Component Analysis (KPCA) methods by using Elman neural network and Support Vector Machine (SVM) categorization methods are used. Elman network as a recurrent neural network is proposed for modeling storage systems and also it is used for reviewing the effect of using PCA numbers on system categorization precision rate and database pictures categorization time. Categorization stages are conducted with various components numbers and the obtained results of both Elman neural network categorization and support vector machine are compared. In optimum manner 97.41% recognition accuracy is obtained.
Digital Object Identifier (DOI):

References:

[1] Sh.Yan, Q.Yang,L.Zhang, X.Tang and H-J Zhang,"Multilinear Discriminant Analysis for Face recognition",IEEE Transactions on Image Processing,, JANUARY 2007:PP 212-220
[2] Charles F.van Loan, "Lecture 2. Tensor Unfolding", Transition to computational multi linear Algebra, The Gene Golub SIAM summer School 2010 Selva di Fasano, Brindisi, Italy
[3] Ramirez, L.; Durdle, N.G.; Raso, V.J.; Hill, D.L., A,-- support vector machines classifier to assess the severity of audio pathic scoliosis from surface topography--. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine,2006, pp. 84-91.
[4] Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan, and Andreas A. Febrianto ,-- Face Recognition between Two Person using Kernel Principal Component Analysis and support Vector Machines--, International Journal on Electrical Engineering and Informatics - Vol 2, No 1, 2010.
[5] Bernhard. schoolkopf ,Alexanders. Molaand Klaus- Robert. muller,--nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem--,Max-Planck- Institutf├╝rbiologischeKybernetikArbeitsgruppeB├╝lthoSpemannstraße 38 * 72076 T├╝bingen. Germany,December 1996.
[6] Omar Faruqe , Al MehediHasan ,-- Face Recognition Using PCA and SVM--, Dept. of Computer Science &EngineeringRajshahiUniversity of Engineering &Technology,Rajshahi, Bangladesh, 2009
[7] A. Lima, H. Zen, Y. Nankaku, C. Miyajima, K. Tokuda, T. Kitamura,--On the Use of Kernel PCA for Feature Extraction in Speech Recognition--, Proceeding of Euro Speech, Sep. 2003:pp. 2625-2628
[8] B. Scholkopf, A. Smola, and K. R. Muller, Nonlinear component analysisas a kernel eigenvalue problem, Neural Comput., vol. 10, no. 5,1998:pp. 1299-1319,
[9] Demuth.H, Beale.M, "Neural Network Toolbox for Use with MATLAB", User-s Guide, 2000;1-9.
[10] Elman.J, "Finding Structure in Time", Cognitive Science, 1990:14;179- 211.
Vol:13 No:03 2019Vol:13 No:02 2019Vol:13 No:01 2019
Vol:12 No:12 2018Vol:12 No:11 2018Vol:12 No:10 2018Vol:12 No:09 2018Vol:12 No:08 2018Vol:12 No:07 2018Vol:12 No:06 2018Vol:12 No:05 2018Vol:12 No:04 2018Vol:12 No:03 2018Vol:12 No:02 2018Vol:12 No:01 2018
Vol:11 No:12 2017Vol:11 No:11 2017Vol:11 No:10 2017Vol:11 No:09 2017Vol:11 No:08 2017Vol:11 No:07 2017Vol:11 No:06 2017Vol:11 No:05 2017Vol:11 No:04 2017Vol:11 No:03 2017Vol:11 No:02 2017Vol:11 No:01 2017
Vol:10 No:12 2016Vol:10 No:11 2016Vol:10 No:10 2016Vol:10 No:09 2016Vol:10 No:08 2016Vol:10 No:07 2016Vol:10 No:06 2016Vol:10 No:05 2016Vol:10 No:04 2016Vol:10 No:03 2016Vol:10 No:02 2016Vol:10 No:01 2016
Vol:9 No:12 2015Vol:9 No:11 2015Vol:9 No:10 2015Vol:9 No:09 2015Vol:9 No:08 2015Vol:9 No:07 2015Vol:9 No:06 2015Vol:9 No:05 2015Vol:9 No:04 2015Vol:9 No:03 2015Vol:9 No:02 2015Vol:9 No:01 2015
Vol:8 No:12 2014Vol:8 No:11 2014Vol:8 No:10 2014Vol:8 No:09 2014Vol:8 No:08 2014Vol:8 No:07 2014Vol:8 No:06 2014Vol:8 No:05 2014Vol:8 No:04 2014Vol:8 No:03 2014Vol:8 No:02 2014Vol:8 No:01 2014
Vol:7 No:12 2013Vol:7 No:11 2013Vol:7 No:10 2013Vol:7 No:09 2013Vol:7 No:08 2013Vol:7 No:07 2013Vol:7 No:06 2013Vol:7 No:05 2013Vol:7 No:04 2013Vol:7 No:03 2013Vol:7 No:02 2013Vol:7 No:01 2013
Vol:6 No:12 2012Vol:6 No:11 2012Vol:6 No:10 2012Vol:6 No:09 2012Vol:6 No:08 2012Vol:6 No:07 2012Vol:6 No:06 2012Vol:6 No:05 2012Vol:6 No:04 2012Vol:6 No:03 2012Vol:6 No:02 2012Vol:6 No:01 2012
Vol:5 No:12 2011Vol:5 No:11 2011Vol:5 No:10 2011Vol:5 No:09 2011Vol:5 No:08 2011Vol:5 No:07 2011Vol:5 No:06 2011Vol:5 No:05 2011Vol:5 No:04 2011Vol:5 No:03 2011Vol:5 No:02 2011Vol:5 No:01 2011
Vol:4 No:12 2010Vol:4 No:11 2010Vol:4 No:10 2010Vol:4 No:09 2010Vol:4 No:08 2010Vol:4 No:07 2010Vol:4 No:06 2010Vol:4 No:05 2010Vol:4 No:04 2010Vol:4 No:03 2010Vol:4 No:02 2010Vol:4 No:01 2010
Vol:3 No:12 2009Vol:3 No:11 2009Vol:3 No:10 2009Vol:3 No:09 2009Vol:3 No:08 2009Vol:3 No:07 2009Vol:3 No:06 2009Vol:3 No:05 2009Vol:3 No:04 2009Vol:3 No:03 2009Vol:3 No:02 2009Vol:3 No:01 2009
Vol:2 No:12 2008Vol:2 No:11 2008Vol:2 No:10 2008Vol:2 No:09 2008Vol:2 No:08 2008Vol:2 No:07 2008Vol:2 No:06 2008Vol:2 No:05 2008Vol:2 No:04 2008Vol:2 No:03 2008Vol:2 No:02 2008Vol:2 No:01 2008
Vol:1 No:12 2007Vol:1 No:11 2007Vol:1 No:10 2007Vol:1 No:09 2007Vol:1 No:08 2007Vol:1 No:07 2007Vol:1 No:06 2007Vol:1 No:05 2007Vol:1 No:04 2007Vol:1 No:03 2007Vol:1 No:02 2007Vol:1 No:01 2007