A funcionalidade de pesquisa está em construção.
A funcionalidade de pesquisa está em construção.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Pose Invariant Face Recognition Based on Hybrid Dominant Frequency Features Pose de reconhecimento facial invariante com base em recursos de frequência dominante híbrida

I Gede Pasek Suta WIJAYA, Keiichi UCHIMURA, Zhencheng HU

  • Exibições de texto completo

    0

  • Cite isto

Resumo:

O reconhecimento facial é uma das áreas de pesquisa mais ativas no reconhecimento de padrões, não apenas porque o rosto é uma característica biométrica humana do ser humano, mas também porque existem muitas aplicações potenciais do reconhecimento facial que vão desde interações humano-computador até autenticação, segurança e vigilância. Este artigo apresenta uma abordagem para pose de reconhecimento de imagem de rosto humano invariante. O esquema proposto é baseado na análise de transformadas discretas de cosseno (DCT) e transformadas wavelet discretas (DWT) de imagens faciais. A partir dos coeficientes de domínio DCT e DWT, que descrevem as informações faciais, construímos um vetor de características compacto e significativo, usando medidas estatísticas simples e quantização. Este vetor de recursos é chamado de recursos de frequência dominante híbrida. Em seguida, aplicamos uma combinação dos L2 e Lq métrica para classificar os recursos de frequência dominante híbrida para a classe de uma pessoa. O objetivo do sistema proposto é superar a alta necessidade de espaço de memória, a alta carga computacional e os problemas de retreinamento dos métodos anteriores. O sistema proposto é testado usando vários bancos de dados de faces e os resultados experimentais são comparados com um método Eigenface bem conhecido. O método proposto apresenta bom desempenho, robustez, estabilidade e precisão sem necessitar de normalização geométrica. Além disso, o método proposto possui baixo custo computacional, requer pouco espaço de memória e pode superar problemas de retreinamento.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.8 pp.2153-2162
Data de publicação
2008/08/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.8.2153
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Reconhecimento de Padrões

autores

Palavra-chave