ABSTRACT Ansiktsigenkänning är ett intressant och utmanande problem som har studerats i stor utsträckning inom området mönsterigenkänning och datorseende. Den har många tillämpningar såsom biometrisk autentisering, videoövervakning och andra. Under det senaste årtiondet föreslogs flera metoder för ansiktsigenkänning. Dessa metoder lider dock av pose- och belysningsvariationer. För att ta itu med dessa problem föreslår detta dokument en ny metod för att känna igen ansiktsbilderna. Eftersom bildgradienter är invarianta till belysning och utgör variationer, den föreslagna metoden använder gradientorientering för att hantera dessa effekter. Schur nedbrytningen används för matris sönderdelning och sedan Schur values och Schurvectors extraheras för subrymd projektion. Vi kallar denna subrymdsprojicering av ansiktsdrag som Schurfaces, som är numeriskt stabil och har förmågan att hantera defekta matriser. Den Hausdorff avstånd används med närmaste granne klassificerare för att mäta likheten mellan olika ansikten. Experiment genomförs med Yale ansikte databas och ORR ansikte databas. Resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket diskriminerande och ger en lovande noggrannhet för ansiktsigenkänning än de senaste metoderna.
Ghinea m.fl. REF föreslog Gradient-Orientation-Based PCA subspace för ansiktsigenkänning.
Gradient-Orientation-Based PCA Subspace for Novel Face Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}