Abstrakt. I detta dokument föreslås en Bayesiansk metod för ansiktsigenkänning baserad på modellering av Markov Random Fields (MRF). Restriktioner på bildfunktioner samt kontextuella relationer mellan dem utforskas och kodas in i en kostnadsfunktion som härleds utifrån en statistisk modell av MRF. Gabor wavelet koefficienter används som basfunktioner, och samband mellan Gabor funktioner på olika pixel platser används för att ge högre ordning kontextuella begränsningar. Den bakre sannolikheten för matchande konfiguration är härledd utifrån MRF-modellering. Lokal sökning och diskriminerande analys används för att utvärdera lokala matcher, och en kontextuell begränsning tillämpas för att utvärdera ömsesidiga matchningar mellan lokala matcher. Den föreslagna MRF-metoden ger ett nytt perspektiv för att modellera problemet med ansiktsigenkänning. Experiment visar lovande resultat.
I REF formuleras ansiktsigenkänning som ett bayesiskt beslutsproblem baserat på MRF.
Bayesian Face Recognition Based on Markov Random Field Modeling
{'venue': 'ICB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}