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Competitive neural networks applied to face localization
Cuevas, Erik V ;  Zaldivar, Daniel ;  Rojas, Raúl ;  Universität <Berlin, Freie Universität> / Fachbereich Mathematik und Informatik

HaupttitelCompetitive neural networks applied to face localization
AutorCuevas, Erik V
AutorZaldivar, Daniel
AutorRojas, Raúl
Institution/KörperschaftUniversität <Berlin, Freie Universität> / Fachbereich Mathematik und Informatik
Seitenzahl11 S.
Schriftenreihe Freie Universität Berlin, Fachbereich Mathematik und Informatik : Ser. B, Informatik ; [20]03,13
DDC004 Datenverarbeitung; Informatik
ZusammenfassungColor-segmentation is very sensitive to changes in the intensity of light. Many
algorithms do not tolerate variations in color hue which correspond, in fact, to the
same object. Learning Vector Quantization (LVQ) networks learn to recognize groups
of similar input vectors in such a way that neurons physically near to each other in
the neuron layer respond to similar input vectors. Learning is supervised, the inputs
vectors into target classes are chosen by the user. In this work a new algorithm based on
LVQ is presented. It involves neural networks that operate directly on the image pixels
with a decision function. This algorithm has been applied to spotting and tracking
human faces, and shows more robustness than other algorithms for the same task.
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Fachbereich/EinrichtungFB Mathematik und Informatik
Arbeitsbereich/InstitutInstitut für Informatik
Erscheinungsjahr2003
Dokumententyp/-SammlungenKarten
SpracheEnglisch
Rechte Nutzungsbedingungen
Erstellt am13.05.2009 - 09:03:35
Letzte Änderung23.01.2014 - 16:21:26
 
Statische URLhttp://edocs.fu-berlin.de/docs/receive/FUDOCS_document_000000001917
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