A weighted regional voting based ensemble of multiple classifiers for face recognition.

Face recognition is heavily studied for its wide range of application in areas such as information security, law enforcement, surveillance of the environment, entertainment, smart cards, etc. Competing techniques have been proposed in computer vision conferences and journals, no algorithm has emerged as superior in all cases over the last decade. In this work, we developed a framework which can embed all available algorithms and achieve better results in all cases over the algorithms that we have embedded, without great sacrifice in time complexity. We build on the success of a recently raised concept - Regional Voting. The new system adds weights to different regions of the human face. Different methods of cooperation among algorithms are also proposed. Extensive experiments, carried out on benchmark face databases, show the proposed system's joint contribution from multiple algorithms is faster and more accurate than Regional Voting in every case. --P. ix.The original print copy of this thesis may be available here: http://wizard.unbc.ca/record=b180553

Математичні моделі колективних рішень

Наведено результати оригінальних досліджень, спрямованих на формалізацію процесу прийняття колективних рішень групи незалежних експертів. Запропоновано математичні моделі колективних рішень в умовах ризику, що ґрунтуються на байєсових стратегіях, та моделі формальної оцінки кваліфікації експертів. На основі вдосконалених методів інтервального аналізу побудовані субоптимальні моделі, що забезпечують умови оптимальності з заданою довірчою ймовірністю. Для спеціалістів з теорії прийняття рішень та читачів, які цікавляться практичним застосуванням методів колективних рішень в техніці, медицині та економіці.The results of original research aimed at formalizing the process of making collective decisions of a group of independent experts are presented. Mathematical models of collective decisions in risk conditions based on Bayesian strategies and models of formal evaluation of experts' qualifications are proposed. On the basis of improved methods of interval analysis, suboptimal models are constructed that provide optimality conditions with a given confidence probability. For specialists in decision theory and readers interested in the practical application of methods of collective solutions in engineering, medicine and economics.Приведены результаты оригинальных исследований, направленных на формализацию процесса принятия коллективных решений группы независимых экспертов. Предложены математические модели коллективных решений в условиях риска, основанные на байесовских стратегиях, и модели формальной оценки квалификации экспертов. На основе усовершенствованных методов интервального анализа построены субоптимальные модели, обеспечивающие условия оптимальности с заданной доверительной вероятностью. Для специалистов по теории принятия решений и читателей, интересующихся практическим применением методов коллективных решений в технике, медицине и экономике