Vi föreslår att använda mikrofunktioner, nämligen ansiktsmärken (t.ex. fräknar, mullvadar och ärr) för att förbättra ansiktsigenkänning och hämtning prestanda. Ansiktsmärken kan användas på tre sätt: i) för att komplettera funktionerna i en befintlig ansiktsmatchning, ii) för att möjliggöra snabb hämtning från en stor databas med hjälp av ansiktsmarkeringsbaserade frågor, och iii) för att möjliggöra matchning eller hämtning från en partiell eller profil ansiktsbild med märken. Vi använder Active Appearance Model (AAM) för att lokalisera och segmentera primära ansiktsdrag (t.ex. ögon, näsa och mun). Därefter används Laplacian-of-Gaussian (LoG) och morfologiska operatörer för att upptäcka ansiktsmärken. Experimentella resultat baserade på FERET (426 bilder, 213 försökspersoner) och Mugshot (1 225 bilder, 671 försökspersoner) databaser visar att användningen av ansiktsmärken förbättrar rang-1-identifieringsnoggrannheten hos ett toppmodernt ansiktsigenkänningssystem från 92,96 % till 93,90 % respektive från 91,88 % till 93,14 %.
I REF används ansiktsmärken som fräknar och ärr för förbättrad ansiktsigenkänning.
Facial marks: Soft biometric for face recognition
{'venue': '2009 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2009 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}