Sammanfattning — Det automatiska erkännandet av mänskliga ansikten utgör en stor utmaning för forskarsamhället för mönsterigenkänning. Vanligtvis är mänskliga ansikten mycket lika i struktur med mindre skillnader från person till person. De är faktiskt inom en klass av ahumana ansikte.o Dessutom, ljusförhållanden förändringar, ansiktsuttryck, och utgör variationer ytterligare komplicerar ansiktsigenkänning uppgift som ett av de svåra problemen i mönsteranalys. Detta papper föreslog ett nytt koncept, afaces kan kännas igen med line edge map.o En kompakt ansiktsfunktion, Line Edge Map (LEM), genereras för ansiktskodning och igenkänning. En grundlig undersökning av det föreslagna konceptet genomförs som omfattar alla aspekter på ansiktsigenkänning, dvs. ansiktsigenkänning, under 1) kontrollerat/idealt tillstånd och storleksvariation, 2) varierande ljusförhållanden, 3) varierande ansiktsuttryck och 4) varierande pose. Systemprestandan jämförs också med eigenface-metoden, en av de bästa ansiktsigenkänningsteknikerna, och rapporteras experimentella resultat av andra metoder. En ansiktsprefiltreringsteknik föreslås för att påskynda sökningsprocessen. Det är en mycket uppmuntrande slutsats att den föreslagna ansiktsigenkänningstekniken har utfört överlägsen eigenface-metoden i de flesta av jämförelseexperimenten. Denna forskning visar att LEM tillsammans med det föreslagna generiska linjesegmentet Hausdorff avståndsmått ger ett nytt sätt för ansiktskodning och igenkänning.
Den andra forskningen REF föreslog en ny ansiktsigenkänning som används Line Edge Map som ansiktsdrag.
Face recognition using line edge map
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}