Vi analyserar användningen av Speeded Up Robust Features (SURF) som lokala deskriptorer för ansiktsigenkänning. Effekten av olika funktionsextraktion och synpunktskonsistens begränsade matchningsmetoder analyseras. Dessutom föreslås en RANSAC-baserad borttagning av outlier för systemkombination. Det föreslagna tillvägagångssättet gör det möjligt att matcha ansikten under partiella ocklusioner, och även om de inte är perfekt i linje eller upplysta. Nuvarande metoder är känsliga för registreringsfel och förlitar sig vanligtvis på en mycket bra initial anpassning och belysning av ansiktena som ska kännas igen. En rutnätsbaserad och tät extraktion av lokala funktioner i kombination med en blockbaserad matchningsredovisning för olika synvinklar föreslås, eftersom räntepunktsbaserade dragextraktionsmetoder för ansiktsigenkänning ofta misslyckas. De föreslagna SURF-deskriptorerna jämförs med SIFT-deskriptorer. Experimentella resultat i AR-Face- och CMU-PIE-databasen med hjälp av manuellt justerade ansikten, ojusterade ansikten och delvis tillskurna ansikten visar att det föreslagna tillvägagångssättet är robust och kan överträffa nuvarande generiska tillvägagångssätt.
Speeded-Up Robust Features (SURF) används ytterligare för ansiktsigenkänning som visas till exempel i REF.
SURF-Face: Face Recognition Under Viewpoint Consistency Constraints
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}