För att utföra okonstruerad ansiktsigenkänning robust för variationer i belysning, pose och uttryck presenterar detta dokument ett nytt system för att extrahera "Multi-Directional Multi-Level Dual-Cross Mönster" (MDML-DCP) från ansiktsbilder. Särskilt MDML-DCPs systemet utnyttjar den första derivatan av Gaussian operatör för att minska effekten av skillnader i belysning och sedan beräkna DCP-funktionen på både holistiska och komponentnivåer. DCP är en ny ansiktsbildsbeskrivning inspirerad av den unika texturala strukturen hos mänskliga ansikten. Det är beräkningseffektivt och fördubblar bara kostnaden för att beräkna lokala binära mönster, men är ändå extremt robust att posera och uttrycka variationer. MDML-DCPs kodar utförligt men effektivt in de invarianta egenskaperna hos en ansiktsbild från flera nivåer till mönster som är mycket diskriminerande för inter-personliga skillnader men robusta för intra-personliga variationer. Experimentella resultat från FERET, CAS-PERL-R1, FRGC 2.0 och LFW-databaser tyder på att DCP överträffar de senaste lokala deskriptorerna (t.ex. LBP, LTP, LPQ, POEM och LGXP) för både ansiktsidentifiering och ansiktsverifiering. Mer imponerande, den bästa prestandan uppnås på utmanande LFW och FRGC 2.0 databaser genom att distribuera MDML-DCPs i ett enkelt erkännande system.
Ding m.fl. introducerade flerriktad multi-level dual-cross mönster (MDML-DCP) för ansiktsbilder REF.
Multi-Directional Multi-Level Dual-Cross Patterns for Robust Face Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}