Även om automatisk ansiktsigenkänning har visat framgång för högkvalitativa bilder under kontrollerade förhållanden, är det svårt att uppnå liknande prestanda för videobaserad igenkänning. Vi beskriver i detta dokument den senaste tidens framsteg i ett projekt som genomförs för att pröva och utveckla avancerade övervakningssystem för allmän säkerhet. I detta dokument föreslår vi en lokal ansiktsfunktionsbaserad ram för både stillbilds- och videobaserad ansiktsigenkänning. Utvärderingen utförs på en stillbild dataset LFW och en videosekvens dataset MOBIO för att jämföra 4 metoder för drift på funktionen: funktionen medelvärde (Avg-Feature), ömsesidig subrymdsmetod (MSM), Manifold to Manifold Distance (MMS) och Affine Hull Method (AHM) och 4 metoder för drift på avstånd på 3 olika funktioner. De experimentella resultaten visar att funktionen Multi-region Histogram (MRH) är mer diskriminerande för ansiktsigenkänning jämfört med lokala binära mönster (LBP) och rå pixelintensitet. Enligt begränsningen på ett litet antal bilder tillgängliga per person, funktionen medelvärde är mer tillförlitlig än MSM, MMD och AHM och är mycket snabbare. Således är vårt föreslagna ramverk-genomsnitt MRH funktionen mer lämplig för CCTV övervakningssystem med begränsningar av antalet bilder och hastigheten på bearbetning.
År 2011, Chen et al. I REF föreslogs en lokal ansiktsfunktionsram för stillbilds- och videobaserad ansiktsigenkänning som utnyttjar genomsnittsfunktion (FA), ömsesidig subrymdsmetod (MSM), manifold to Manifold Distance (MMD) och Affine Hull Method (AHM) som resulterar i hög hastighetsbearbetning, särskilt för CCTV-övervakning, men med begränsning av lägre igenkänningsgrad, det vill säga endast 90 %.
Face recognition from still images to video sequences: a local-feature-based framework
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}