....................................... Olika från befintliga tekniker som använder Gabor filter för att härleda Gabor ansikte representation, den föreslagna metoden bygger inte bara på Gabor magnitud information utan effektivt använder funktioner som beräknas baserat på Gabor fas information också. Det representerar ett av de få lyckade försöken i litteraturen att kombinera Gabor magnitud och fasinformation för robust ansiktsigenkänning. Nyttan med den föreslagna CGFC-tekniken kommer från (1) införandet av en Gabor fasbaserad ansiktsrepresentation och (2) kombinationen av igenkänningstekniken med den föreslagna representationen med klassiska Gabor magnitudbaserade metoder i en enhetlig ram. Det föreslagna ramverket för ansiktsigenkänning bedöms i en rad ansiktsverifierings- och identifieringsförsök som utförs på databaserna XM2VTS, Extended YaleB, FERET och AR. Resultaten av bedömningen tyder på att den föreslagna tekniken klart överträffar den senaste ansiktsigenkänningstekniken från litteraturen och att dess prestanda nästan inte påverkas av förekomsten av partiella ocklusioner i ansiktsområdet, förändringar i ansiktsuttrycket eller allvarliga ljusförändringar.
Struc och Pavesic REF arbetade på Gabor filterbaserad funktionsextraktion genom att överväga magnitud och fasdelar separat för ansiktsigenkänning ansökan.
The Complete Gabor-Fisher Classifier for Robust Face Recognition
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}