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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Nearest Neighbor Convex Hull Classification Method for Face Recognition

verfasst von : Xiaofei Zhou, Yong Shi

Erschienen in: Computational Science – ICCS 2009

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, nearest neighbor convex hull (NNCH) classification approach is used for face recognition. In NNCH classifier, a convex hull of training samples of a class is taken as the distribution estimation of the class, and Euclidean distance from a test sample to the convex hull (the distance is called convex hull distance) is taken as the similarity measure for classification. Experiments on face data show that the nearest neighbor convex hull approach can lead to better results than those of 1-nearest neighbor (1-NN) classifier and SVM classifiers.

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Metadaten
Titel
Nearest Neighbor Convex Hull Classification Method for Face Recognition
verfasst von
Xiaofei Zhou
Yong Shi
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-01973-9_64