Abstract-Traditional 2D ansiktsigenkänning har studerats i många år och har uppnått stor framgång. Det finns dock en stor efterfrågan på att utforska annan ouppenbarad information än struktur och struktur i det rumsliga området i ansiktet. Hyperspektral avbildning uppfyller sådana krav genom att tillhandahålla ytterligare spektruminformation om objekt, i fullkomning till de traditionella rumsliga funktioner som extraheras i 2D-avbildningar. I detta dokument, föreslår vi en ny 3D hög-order struktur mönster deskriptor för hyperspektral ansikte igenkänning, som effektivt utnyttja både rumsliga och spektral funktioner i hyperspektral bilder. Baserat på det lokala härledde mönstret kodar vår metod hyperspektrala ansikten med flerriktade derivat och binarization funktion i rumsligt-spektralt utrymme. Därefter skapas en rumslig funktionsdeskriptor genom att tillämpa en 3D histogram på härledda mönster, som kan användas för att konvertera hyperspektral ansikte bilder till vektoriserade representationer. Jämfört med traditionella ansiktsigenkänningsmetoder kan vår metod beskriva de distinkta mikromönster som integrerar rumslig och spektral information i ansikten. Experiment på den verkliga hyperspektral ansikte dataset visar att vår metod har överträffat flera state-of-the-art hyperspectral ansikte erkännande metoder.
Liang m.fl. REF använder 3D högorder struktur mönster deskriptor för att extrahera distinkta mikro-mönster som integrerar den rumsliga-spektral information som funktioner.
3D local derivative pattern for hyperspectral face recognition
{'venue': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'journal': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}