Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Recently classifier combination methods have proved to be an effective tool to increase the performance of pattern recognition applications. There are numbers of different Decision Support System (DSS) that has developed to operate on the minimum input data set or the output data set to give the correct decision. A number of classifier fusion methods have been recently developed opening an alternative approach leading to a potential improvement in the face recognition performance. In this book, a face recognition system has been developed by applying multi-classifier fusion on the output of the three different classification methods namely Artificial Neural Network, Genetic Algorithm and Euclidean distance measure based on the Principal Component Analysis dimensionality reduction technique. Experimental results and performance analysis show the comparison results between multi-classifier fusion based face recognition system with individual classifier performance.