Abstrakt. I detta arbete presenterar vi en ny strategi för ansiktsigenkänning som tar hänsyn till både form- och texturinformation för att representera ansiktsbilder. Ansiktsområdet är först indelat i små regioner från vilka lokala binära mönster (LBP) histogram extraheras och sammanfallas till en enda, rumsligt förstärkt funktion histogram effektivt representerar ansiktsbilden. Erkännandet utförs med hjälp av en närmaste grannklassificerare i det beräknade funktionsutrymmet med Chi square som ett mått på olikhet. Omfattande experiment visar tydligt den föreslagna ordningens överlägsenhet över alla övervägda metoder (PCA, Bayesian Intra/extrapersonal Classifier och Elastic Bunch Graph Matching) på FERET tester som inkluderar att testa robustheten av metoden mot olika ansiktsuttryck, belysning och åldrande av försökspersonerna. Utöver dess effektivitet möjliggör den föreslagna metodens enkelhet en mycket snabb extraktion.
På den erhållna VIS-bilden använder de lokala binära mönster (LBP) REF och en linjär klassificering för att utföra ansiktsigenkänning.
Face recognition with local binary patterns
{'venue': 'In Proc. of 9th Euro15 We', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}