Yazar
Büyüktaş, Barış, Erdem, Ç. E., Erdem, Tanju
Basım Tarihi
2021
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Müfredat öğrenimi, Derin öğrenme, Yüz tanıma
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2076-1465
Kayıt Numarası
76b63415-6eeb-4e31-870f-bf2dc602839a
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2021
Örnek Metin
Evrişimsel sinir ağlarını kullanarak yüz tanıma için yeni bir müfredat öğrenme (CL) algoritması sunuyoruz. Müfredat öğrenimi, sunulan bilgilerin önce kolay kavramları, ardından daha karmaşık kavramları kapsayacak şekilde düzenlendiğinde insanların daha iyi öğrendiği gerçeğinden ilham alır. Literatürde CL'nin daha iyi bir yerel minimuma yakınsama sağlayarak makine öğrenimi görevleri için de faydalı olduğu gösterilmiştir. Yüz tanıma için önerilen CL algoritmasında, yüz görüntülerinin eğitim kümesini, sapma, eğim ve yuvarlanma açılarının mutlak toplamından elde edilen kafa poz açısına dayalı olarak artan zorluktaki alt kümelere bölüyoruz. Bu alt kümeler, artan zorluk sırasına göre derin CNN'ye tanıtılır. Büyük ölçekli CASIA-WebFace-Sub veri seti üzerindeki deneysel sonuçlar, eğitim verilerinin rastgele gruplar halinde düzenlenmesiyle karşılaştırıldığında, CL kullanıldığında yüz tanıma doğruluğundaki artışın istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedir.
DOI
10.23919/Eusipco47968.2020.9287639
