Abstract-Making igenkänning mer tillförlitlig under okontrollerade ljusförhållanden är en av de viktigaste utmaningarna för praktiska ansiktsigenkänningssystem. Vi tar itu med detta genom att kombinera styrkan av robust belysning normalisering, lokala texturbaserade ansiktsrepresentationer, distanstransform baserad matchning, kärnbaserad funktion extraktion och flera funktioner fusion. Specifikt, vi gör tre huvudsakliga bidrag: 1) vi presenterar en enkel och effektiv förbehandling kedja som eliminerar de flesta av effekterna av att ändra belysning samtidigt fortfarande bevara de väsentliga utseende detaljer som behövs för igenkänning; 2) vi introducerar lokala ternära mönster (LTP), en generalisering av den lokala binära mönster (LBP) lokal textur deskriptor som är mer diskriminerande och mindre känsliga för buller i enhetliga regioner, och vi visar att ersätta jämförelser baserade på lokala rumsliga histogram med en distans transform baserad likhet metriska ytterligare förbättrar prestandan för LBP / LTP-baserad ansiktsigenkänning; och 3) vi ytterligare förbättra robusthet genom att lägga till Kernel huvudkomponentanalys (PCA) har extraktion och införliva rika lokala utseende ledtrådar från två kompletterande källor-Gabor vågetter och LBP-visar att kombinationen är betydligt mer exakt än båda funktioner satt ensam. Den resulterande metoden ger toppmodern prestanda på tre datamängder som används i stor utsträckning för att testa igenkänning under svåra belysningsförhållanden: Extended Yale-B, CAS-PEAL-R1 och Face Recognition Grand Challenge version 2 experiment 4 (FRGC-204). På den utmanande datauppsättningen FRGC-204 halverar den t.ex. felfrekvensen i förhållande till tidigare publicerade metoder och uppnår en kontrollfrekvens på 88,1 % vid 0,1 % falskt accepterande. Ytterligare experiment visar att vår förbearbetningsmetod överträffar flera befintliga preprocessorer för en rad funktionsuppsättningar, datauppsättningar och ljusförhållanden. Index Terms-Face igenkänning, belysning invariance, förbehandling av bilder, kärnhuvudkomponenter analys, lokala binära mönster, visuella funktioner.
I REF föreslogs lokalt ternära mönster (LTP) som ett alternativ till LBP och ansökte om ansiktsigenkänning.
Enhanced Local Texture Feature Sets for Face Recognition Under Difficult Lighting Conditions
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}