Utföra ansiktsigenkänning mellan Nära Infraröd (NIR) och synligt ljus (VIS) bilder har etablerats som en vanlig metod för att motverka belysningsvariation problem i ansikte igenkänning. I detta dokument presenterar vi en ny databas som gör det möjligt att utvärdera gränsöverskridande ansiktsigenkänning. En serie förbehandlingsalgoritmer, följt av lokalt binärt mönster Histogram (LBPH) representation och kombinationer med linjär diskriminantanalys (LDA) används för igenkänning. Dessa experiment genomförs på både NIR→VIS och de mindre vanliga VIS→NIR-protokollen, med permutationer av unimodala utbildningsset. 12 individuella basalgoritmer presenteras. Dessutom beskrivs också de bäst presterande fusionsstrategierna som omfattar en delmängd av 12 algoritmer.
REF innehåller en serie förbearbetningsmetoder för att göra normalisering, sedan kombinera lokala binära mönster Histogram (LBPH) representation med LDA för att extrahera robusta funktioner.
Evaluation of face recognition system in heterogeneous environments (visible vs NIR)
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}