Biometriska egenskaper som fingeravtryck, irismönster och ansiktsdrag hjälper till att identifiera människor och begränsa tillgången till säkra områden genom att utföra avancerad mönsteranalys och matchning. Ansiktsigenkänning är en av de mest lovande biometriska metoderna för identifiering av människor i en icke-kooperativ säkerhetsmiljö. De igenkänningsresultat som erhålls genom system för ansiktsigenkänning påverkas dock av flera variationer som kan inträffa med mönstren i en obegränsad miljö. Som ett resultat har flera algoritmer utvecklats för att extrahera olika ansiktsdrag för ansiktsigenkänning. På grund av de olika möjliga utmaningarna med data som fångas vid olika ljusförhållanden, synvinklar, ansiktsuttryck och partiella ocklusioner i naturliga miljöförhållanden, är automatisk ansiktsigenkänning fortfarande en svår fråga som måste lösas. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att ta itu med några av dessa frågor genom att analysera de lokala texturala beskrivningarna för ansiktsdrag representation. Textural information extraheras genom en förbättrad lokal binärt mönster (ELBP) beskrivning av alla lokala regioner i ansiktet. Förhållandet mellan varje pixel med avseende på dess grannskap extraheras och används för att beräkna den nya representationen. ELBP rekonstruerar en mycket bättre textural funktion extraktion vektor från en original grå nivå bild i olika ljusförhållanden. Strukturbildens dimensionalitet reduceras genom huvudkomponentanalys som utförs på varje lokal region. Varje lågdimensionell vektor som representerar en lokal region vägs nu utifrån subregionens betydelse. Vikten för varje delregion bestäms med hjälp av den lokala variansuppskattningen för respektive region, som representerar regionens betydelse. Den slutliga ansiktstexturala vektorn erhålls genom att sammanfalla de reducerade dimensionsvikterna för alla moduler (underregioner) i ansiktsbilden. Experiment som utförs på olika populära ansiktsdatabaser visar lovande prestanda av den föreslagna algoritmen i varierande belysning, uttryck och partiell ocklusion förhållanden. Fyra databaser användes för att testa prestandan hos det föreslagna systemet: Yale Face databas, Extended Yale Face databas B, japanska kvinnliga ansiktsuttryck databas, och CMU AMP Facial Expression databas. De experimentella resultaten i alla fyra databaserna visar hur effektivt det föreslagna systemet är. Beräkningskostnaden är också lägre på grund av de förenklade beräkningsstegen. Forskningsarbetet fortskrider för att undersöka effektiviteten hos den föreslagna metoden för ansiktsigenkänning även när det gäller pose-varierande förhållanden. Man räknar med att ett flerfaldigt tillvägagångssätt med utbildade ramar på olika pose bins och en lämplig omröstningsstrategi skulle leda till ett gott erkännande i en sådan situation.
Referensreferensreferensen uppskattade vikten för varje delregion genom att använda den lokala variansen.
Adaptive weighted local textural features for illumination, expression, and occlusion invariant face recognition
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Engineering']}