2009-2015 ©
             ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
ชื่อบทความ PEM-PCA: A Parallel Expectation-Maximization PCA Face Recognition Architecture 
วัน/เดือน/ปี ที่ได้ตอบรับ 30 มกราคม 2557 
วารสาร
     ชื่อวารสาร The Scientific World Journal 
     มาตรฐานของวารสาร SCOPUS 
     หน่วยงานเจ้าของวารสาร Hindawi Publishing Corporation 
     ISBN/ISSN  
     ปีที่ 2014 
     ฉบับที่ 468176 
     เดือน April
     ปี พ.ศ. ที่พิมพ์ 2557 
     หน้า 1-16 
     บทคัดย่อ Principal component analysis or PCA has been traditionally used as one of the feature extraction techniques in face recognition systems yielding high accuracy when requiring a small number of features. However, the covariance matrix and eigenvalue decomposition stages cause high computational complexity, especially for a large database. Thus, this research presents an alternative approach utilizing an Expectation-Maximization algorithm to reduce the determinant matrix manipulation resulting in the reduction of the stages’ complexity. To improve the computational time, a novel parallel architecture was employed to utilize the benefits of parallelization of matrix computation during feature extraction and classification stages including parallel preprocessing, and their combinations, so-called a Parallel Expectation-Maximization PCA architecture. Comparing to a traditional PCA and its derivatives, the results indicate lower complexity with an insignificant difference in recognition precision leading to high speed face recognition systems, that is, the speed-up over nine and three times over PCA and Parallel PCA. 
     คำสำคัญ Expectation Maximization; EM; Face Recognition; PCA; Principal Component Analysis 
ผู้เขียน
547020051-9 น.ส. กนกมน รุจิรกุล [ผู้เขียนหลัก]
คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาเอก ภาษาอังกฤษ

การประเมินบทความ มีผู้ประเมินอิสระ 
สถานภาพการเผยแพร่ ตีพิมพ์แล้ว 
วารสารมีการเผยแพร่ในระดับ นานาชาติ 
citation ไม่มี 
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ เป็น 
แนบไฟล์
Citation 0