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Performance Evaluation of Face Recognition System using various Distance Classifiers

机译：使用各种距离分类器的人脸识别系统性能评估

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Face recognition applications are gaining popularity day by day. Feature extraction, selection, and recognition are the three main steps of face recognition system. Recognition is done using classifiers as these play a vital role in making the system recognize the faces accurately to the extent possible. This paper evaluates the performance of the system using four different distance classifiers over ORL databases. DCT (Discrete Cosine Transform)-PCA (Principal Component Analysis) and LDA (Linear Discriminate Analysis) methods followed by Cuckoo Search algorithm have been used for extraction and selection of important features respectively. The results demonstrate the efficiency and efficacy of the face recognition system upon using Euclidean distance classifier.
机译：面部识别申请日益普及。特征提取，选择和识别是人脸识别系统的三个主要步骤。识别是使用分类器完成的，因为这些在使系统在尽可能准确地识别面的方面发挥着重要作用。本文使用Orl数据库中的四个不同距离分类器评估系统的性能。 DCT（离散余弦变换）-PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）方法，后跟Cuckoo搜索算法分别用于提取和选择重要特征。结果证明了面部识别系统在使用欧几里德距离分类器时的效率和功效。

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