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.
In this book the hyperspectral face recognition system is explored in the context of digital signal & image processing techniques. Hyperspectral images contain a wealth of data, but interpreting them requires an understanding of exactly what properties of human face we are trying to measure, and how they relate to the measurements actually made by the hyperspectral sensor. With the availability of hyperspectral face data it is possible to build systems on this. Main focus current research is to use hyperspectral face images in order to recognition the face. Hyperspectral face images with 33 band are used for generation of Vector Quantization based feature vector extraction process. These images are grouped into eleven sub-bands of three images each. Algorithms like Kekre's Fast Codebook Generation (KFCG) Algorithm and Kekre's Median Codebook Generation (KMCG) Algorithm are used to generate codebooks for each sub-band and then store into feature vector database. This feature vector set is used for identification of the person. . K-Nearest Neighborhood classifier (K-NN) is used and performance is evaluated, metrics such as EER, SPI, PI are used for benchmarking.