Flera metoder har föreslagits för att beskriva ansiktsbilder för att känna igen dem automatiskt. Lokala metoder baserade på rumsliga histogram av lokala mönster (eller operatörer) är bland de bäst presterande. I detta dokument föreslås en ny metod som gör det möjligt att få mer robusta histogram över lokala mönster genom att använda en mer diskriminerande strategi för rumslig uppdelning. Spatial histogram erhålls från regioner som är grupperade enligt de semantiska pixelrelationerna, med bättre användning av den rumsliga informationen. Här används en enkel regel, där bildpunkter i en bildlapp samlas genom att sortera deras intensitetsvärden. Genom att undersöka informationen entropi på bild patchar, antalet uppsättningar på var och en av dem lärs. Dessutom tillämpas Principal Component Analysis med en Whitening process för den slutliga funktionen vektor dimension reduktion, vilket gör representationen mer kompakt och diskriminerande. Den föreslagna uppdelningsstrategin är invariant till monotona gråskalor förändringar, och visar sig vara särskilt användbar när det finns stora uttryck variationer i ansiktet. Metoden utvärderas på tre allmänt använda ansiktsigenkänningsdatabaser: AR, FERET och LFW, med den mycket populära LBP-operatören och några av dess förlängningar. Experimentella resultat visar att förslaget inte bara överträffar de metoder som använder samma lokala mönster med den traditionella uppdelningen, utan också några av de bäst presterande state-of-the-art-metoderna.
PCA och blekning process tillämpas på ansiktet bilden för den slutliga vektordimension minskning till ansikte igenkänning REF.
Explore semantic pixel sets based local patterns with information entropy for face recognition
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}