Sammanfattning -Detta papper introducerar en ny Gabor-Fisher Classifier (GFC) för ansiktsigenkänning. GFC-metoden, som är robust för förändringar i belysning och ansiktsuttryck, tillämpar Enhanced Fisher linjära discriminant Model (EFM) på en förstärkt Gabor-funktionsvektorn som härleds från Gabor-vågen representation av ansiktsbilder. Nytt av detta dokument kommer från i) härledning av en förstärkt Gabor-funktion vektor, vars dimensionalitet minskas ytterligare med hjälp av EFM genom att beakta både datakomprimering och igenkänning (generalization) prestanda; ii) utveckling av en Gabor-Fisher klassificerare för multi-class problem; och iii) omfattande prestanda utvärderingsstudier. I synnerhet har vi genomfört jämförande studier av olika likhetsåtgärder som tillämpas på olika klassificeringar. Vi utförde också jämförande experimentella studier av olika system för ansiktsigenkänning, inklusive vår nya GFC-metod, Gabor-vågmetoden, Eigenfaces-metoden, Fisherfaces-metoden, EFM-metoden, kombinationen av Gabor och Eigenfaces-metoden, samt kombinationen av Gabor och Fisherfaces-metoden. Genomförbarheten av den nya GFC-metoden har framgångsrikt testats på ansiktsigenkänning med 600 FERET frontalbilder motsvarande 200 försökspersoner, som förvärvades under variabel belysning och ansiktsuttryck. Den nya GFC-metoden uppnår 100% noggrannhet på ansiktsigenkänning med endast 62 funktioner. Chengjun Liu är med
Ett exempel är REF, som är baserad på Gabor wavelet transform.
Gabor Feature Based Classification Using the Enhanced Fisher Linear Discriminant Model for Face Recognition
{'venue': 'ICPR (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}