Key points are not available for this paper at this time.
نقدم مخططات لتعرّف الوجه تعتمد على تدفقات الفيديو: قاعدة القرار الجماعي وقواعد قرار أقصى احتمال لنموذج ماركوف المخفي (HMM). يتم تطبيق نوع تحليل الميزات في الفضاء الفرعي PCA أولاً على صور الوجه في مقطع فيديو يحتوي على عدد ثابت من الإطارات. ثم يتم تطبيق قاعدة القرار الجماعي على نتائج التعرف باستخدام PCA في مقطع الفيديو. كما يتم تطبيق نموذج ماركوف المخفي المتقطع (DHMM) على تسلسل التعرف بإطار واحد. بينما يتم تطبيق نموذج ماركوف المخفي ذو الكثافة المستمرة (CDHMM) مباشرة على تسلسل متجهات ميزات PCA لقرار ML على مقطع الفيديو بطريقة القرار المتأخر. يتم مقارنة النتائج التجريبية بين هذه المخططات الثلاث من حيث عدد الحالات ومزيجات Gaussian لنماذج HMM. حققت قاعدة القرار المعتمدة على CDHMM معدل تعرّف صحيح يبلغ 99% في المتوسط. تفسر التفسير الهندسي لأقصى احتمال في الفضاء الفرعي للميزات الأداءات الملحوظة بشكل جيد.
درس هوانغ وزملاؤه (الأربعاء) هذا السؤال.