Abstract-Vi utnyttjar idéer från två växande men olika idéer i datorseende-form analys med hjälp av verktyg från differential geometri och funktionsval med hjälp av maskininlärning-för att välja och belysa framträdande geometriska ansiktsdrag som bidrar mest i 3-D ansiktsigenkänning och genusklassificering. För det första extraheras en stor uppsättning av geometrier kurvfunktioner med hjälp av nivåuppsättningar (cirkulära kurvor) och effektiviserar (radialkurvor) av ansiktsytans distansfunktioner i Euclidean; tillsammans ungefärliga ansiktsytor med godtycklig hög noggrannhet. Sedan använder vi den välkända Adaboost algoritmen för funktionsval från denna stora uppsättning och härleda en kompositklassning som uppnår hög prestanda med en minimal uppsättning funktioner. Denna kraftigt reducerade uppsättning, som består av vissa nivåkurvor på näsan och vissa radiella kurvor i pannan och kinderna regioner, ger en mycket kompakt signatur av ett 3-D ansikte och en snabb klassificering algoritm för ansiktsigenkänning och kön val. Det är också effektivt när det gäller datalagrings- och överföringskostnader. Experimentella resultat, som utförs med hjälp av FRGCv2-datauppsättningen, ger en rang-1 igenkänningsfrekvens på 98 % och en könsklassificeringsfrekvens på 86 %.
Till exempel, Ballihi et al. REF använde en stor uppsättning geometriska kurvegenskaper (cirkulära kurvor och radiella kurvor) tillsammans med Adaboost-algoritmen för val av funktioner för att ge en könsklassificeringsgrad på 86 % på datauppsättningen FRGCv2.
Boosting 3-D-Geometric Features for Efficient Face Recognition and Gender Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}