Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/100607
Type of publication: Straipsnis kituose recenzuojamuose leidiniuose / Article in other peer-reviewed editions (S5)
Field of Science: Informatika / Computer science (N009)
Author(s): Toliušis, Ričardas;Kurasova, Olga
Title: Daugiasluoksnis perceptronas veidams atpažinti
Other Title: Multilayer perceptron for face recognition
Is part of: Lietuvos matematikos rinkinys: Lietuvos matematikų draugijos darbai. Serija B. Vilnius : Vilniaus universitetas, 2017, T. 58
Extent: p. 62-67
Date: 2017
Keywords: Dirbtiniai neuroniniai tinklai;Daugiasluoksnis perceptronas;Veidų atpažinimas;Artificial neural networks;Multilayer perceptron;Face recognition
Abstract: Šiame straipsnyje aprašomas algoritmas, kuris naudodamas būdingus veido bruožų taškus, apskaičiuoja normalizuotus Euklidinius atstumus tarp įvairių veido sričių ir daugiasluoksnio perceptrono dėka atlieka veidų atpažinimą. Ieškant efektyviausio modelio, eksperimento būdu buvo keičiami įvairūs neuroninio tinklo parametrai, tokie kaip paslėptų sluoksnių bei neuronų skaičius juose, gradientinio nusileidimo optimizavimo algoritmai, paklaidos, aktyvacijos funkcijos bei pateikiami skirtingi atstumų rinkiniai
In this paper, an algorithm is proposed which uses facial landmarks to calculate normalized Euclidean distances between different facial parts and performs faces recognition by using Multilayer Perceptron. In order to determine the most effective model, different neural network parameters have been changed in an experimental way, such as hidden layers and the number of neurons, gradient descent optimization algorithms, error and activation functions, and different sets of distances
Internet: https://www.mii.lt/lmr/B/2017/58B11.pdf
https://www.mii.lt/lmr/B/2017/58B11.pdf
Affiliation(s): Vytauto Didžiojo universitetas
Švietimo akademija
Appears in Collections:Universiteto mokslo publikacijos / University Research Publications

Files in This Item:
marc.xml5.19 kBXMLView/Open

MARC21 XML metadata

Show full item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.