Abstract-Gabor funktioner har varit kända för att vara effektiva för ansiktsigenkänning. Men bara ett fåtal metoder använder fas-funktionen och de utför vanligtvis sämre än de som använder magnitud-funktionen. För att undersöka potentialen i Gabor-fasen och dess fusion med magnitud för ansiktsigenkänning föreslår vi först lokala Gabor XOR-mönster (LGXP), som kodar Gabor-fasen med hjälp av den lokala XOR-funktionen (LXP). Sedan inför vi blockbaserade Fishers linjära discriminant (BFLD) för att minska dimensionaliteten hos den föreslagna deskriptorn och samtidigt öka dess diskriminativa kraft. Slutligen, genom att använda BFLD, smälter vi lokala mönster av Gabor magnitud och fas för ansiktsigenkänning. Vi utvärderar vår strategi för FERET- och FRGC 2.0-databaser. I synnerhet utför vi jämförande experimentella studier av olika lokala Gabor mönster. Vi gör också en detaljerad jämförelse av deras kombinationer med BFLD, samt fusion av olika deskriptorer genom att använda BFLD. Omfattande experimentella resultat verifierar effektiviteten i vår LGXP deskriptor och visar också att vår fusionsstrategi överträffar de flesta av de state-of-the-art metoder.
Det lokala Gabor XOR-mönstret användes för ansiktsigenkänning i REF.
Fusing Local Patterns of Gabor Magnitude and Phase for Face Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}