Abstrakt. Detta dokument presenterar en ny strategi för ansiktsigenkänning, som heter Multi-resolution Histogram av lokala Variation Mönster (MHLVP), där ansiktsbilder representeras som konkatetering av den lokala rumsliga histogrammet av lokala variationsmönster som beräknas från multi-resolution Gabor funktioner. För en ansiktsbild med riklig struktur- och forminformation beräknas en Gabor-funktionskarta (GFM) genom att bilden sammanbinds med vart och ett av de fyrtio multiskal- och multiorienteringsfiltren Gabor. Varje GFM delas sedan in i små icke-överlappande regioner för att förbättra sin form information, och sedan lokala binära mönster (LBP) histogram extraheras för varje region och sammanfalla till en funktion histogram för att förbättra texturinformationen i den specifika GFM. Dessutom är alla histogram som extraheras från de fyrtio GFM ytterligare konkatenerade till ett enda histogram som den slutliga representationen av den givna ansiktsbilden. Så småningom, identifieras genom histogram skärningsoperation. Våra experimentella resultat på FERET ansiktsdatabaser visar att den föreslagna metoden presterar fantastiskt bättre än prestandan för vissa klassiska resultat inklusive de bästa resultaten i FERET'97.
Multiupplösningshistogram av lokala variationsmönster REF är en sådan metod som beskriver ansiktsbilder som konkatering av lokala rumsliga histogram av lokala variationsmönster som beräknas från multiupplösningsfunktioner i Gabor.
Multiresolution histograms of local variation patterns (mhlvp) for robust face recognition
{'venue': 'Pattern Analysis & Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}