Hyperspektral avbildning erbjuder nya möjligheter till interpersonell ansiktsdiskriminering. Men kompakt och diskriminerande funktion extraktion från högdimensionell hyperspektral bild kuber är en utmanande uppgift. Vi föreslår en spatiospektral extraktionsmetod baserad på 3D Discrete Cosine Transform (3D-DCT). 3D-DCT komprimerar informationen optimalt i lågfrekventa koefficienter. Därför representerar vi varje hyperspektral ansiktskub med ett litet antal lågfrekventa DCT-koefficienter och formulerar Partial Least Square (PLS) regression för korrekt klassificering. Den föreslagna algoritmen utvärderas på tre vanliga hyperspektrala ansiktsdatabaser. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen överträffar fem aktuella toppmoderna hyperspektral igenkänningsalgoritmer med en betydande marginal.
Uzair m.fl. REF tillämpar 3D diskret cosinusomvandling och extraherar lågfrekventa koefficienter som egenskaper, där Partial Least Squares Regression används för klassificering.
Hyperspectral Face Recognition using 3D-DCT and Partial Least Squares
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}