Face recognition is one of the most

Face recognition is one of the most widely used biometric techniques in surveillance and security. Although many state-of-the-art systems have already been deployed across the world, the main challenge for feature extraction comes from the variations in the query images captured under uncontrolled situations. Unlike the local binary patterns or steerable pyramids which construct a feature vector strictly from spatial and transform domain, respectively, our approach built a method that exploits the features from both spatial as well as contourlet transform domain. Specifically, the contourlet transform exhibits properties like directionality and anisotropy and hence, results in extraction of significant features. Furthermore, we have proposed a novel coefficient enhancement algorithm which is applicable on the contourlet subbands to make the system more robust by enhancing skin region features. In addition, we show that the feature level fusion produces a robust feature vector, which yields competitive face recognition rates on the Cohn–Kanade (CK), Yale, JAFFE, ORL, CMU-AMP and our own face database. Finally, we benchmark our approach with other contemporary approaches and found it as most robust expression invariant face recognition technique.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จดจำใบหน้าเป็นหนึ่งในเทคนิคการตรวจสอบทางชีวภาพที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการเฝ้าระวังและรักษาความปลอดภัย แม้ว่ามีการใช้ระบบรัฐ-of-the-art มากมายทั่วโลก ความท้าทายหลักสำหรับคุณลักษณะสกัดมาจากความแตกต่างในรูปแบบสอบถามที่จับภายใต้สถานการณ์ทาง ซึ่งแตกต่างจากรูปแบบไบนารีในท้องถิ่นหรือพีระมิดส์ steerable ซึ่งสร้างเวกเตอร์คุณลักษณะอย่างเคร่งครัดจากปริภูมิ และแปลงโดเมน ตามลำดับ วิธีการของเราสร้างวิธีการที่นำลักษณะการทำงานจากทั้งสองพื้นที่และโดเมนการแปลง contourlet เฉพาะ การแปลง contourlet จัดแสดงคุณสมบัติ anisotropy เช่นทิศ และด้วยเหตุนี้ ผลแยกคุณลักษณะที่สำคัญ นอกจากนี้ เราได้นำเสนอขั้นตอนวิธีการเพิ่มสัมประสิทธิ์นวนิยายที่สามารถใช้ได้ใน subbands contourlet เพื่อให้ระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเพิ่มคุณลักษณะของพื้นที่ผิว นอกจากนี้ เราแสดงว่า ฟิวชั่นระดับคุณลักษณะสร้างเวกเตอร์คุณลักษณะที่แข็งแกร่ง ที่หน้าแข่งขันอัตราการรู้จำคอห์น-Kanade (CK), เยล JAFFE บินราคาประหยัด CMU-แอมป์ และฐานข้อมูลใบหน้าของเราเอง สุดท้าย เราเปรียบวิธีการของเรา ด้วยวิธีอื่น ๆ ร่วมสมัย และพบว่ามันเป็นเทคนิคการจดจำใบหน้าบล็อกนิพจน์มีประสิทธิภาพมากที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จดจำใบหน้าเป็นหนึ่งในที่สุดที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย biometric เทคนิคในการเฝ้าระวังและความปลอดภัย แม้ว่าจะมีหลายระบบรัฐของศิลปะได้รับแล้วนำไปใช้ทั่วโลกที่ท้าทายหลักสำหรับการดึงมาจากการเปลี่ยนแปลงในภาพแบบสอบถามที่ถูกจับภายใต้สถานการณ์ที่ไม่สามารถควบคุมได้ ซึ่งแตกต่างจากรูปแบบไบนารีท้องถิ่นหรือปิรามิดจรวดนำซึ่งสร้างเวกเตอร์คุณลักษณะอย่างเคร่งครัดจากโดเมนเชิงพื้นที่และเปลี่ยนตามลำดับวิธีการของเราสร้างวิธีการที่ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติจากอวกาศทั้งสองเป็น contourlet เปลี่ยนโดเมน โดยเฉพาะ contourlet เปลี่ยนคุณสมบัติเช่นการจัดแสดงนิทรรศการและทิศทาง anisotropy และด้วยเหตุนี้ผลในการสกัดของคุณสมบัติที่สำคัญ นอกจากนี้เราได้เสนอการเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมค่าสัมประสิทธิ์นวนิยายซึ่งมีผลบังคับใช้เมื่อวันที่ subbands contourlet ที่จะทำให้ระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการเพิ่มคุณสมบัติภูมิภาคผิว นอกจากนี้เราแสดงให้เห็นว่าฟิวชั่นระดับคุณลักษณะผลิตคุณลักษณะที่แข็งแกร่งเวกเตอร์ที่ทำให้อัตราการจดจำใบหน้าแข่งขันใน Cohn-Kanade (CK), เยล Jaffe, ORL, CMU-AMP และฐานข้อมูลใบหน้าของเราเอง สุดท้ายเรามาตรฐานวิธีการของเราด้วยวิธีการอื่น ๆ ที่ร่วมสมัยและพบว่ามันเป็นแสดงออกที่แข็งแกร่งที่สุดเทคนิคการจดจำใบหน้าคงที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใบหน้าเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในทางการเฝ้าระวังและรักษาความปลอดภัย แม้ว่าระบบรัฐ - of - the - art มาก ยังไม่ได้ใช้งาน ทั่ว โลก ความท้าทายหลักสำหรับการสกัดลักษณะเด่นมาจากรูปแบบในการบันทึกภาพภายใต้สถานการณ์ที่ไม่สามารถควบคุมได้ .ซึ่งแตกต่างจากท้องถิ่นรูปแบบไบนารีหรือ steerable ปิรามิดที่สร้างคุณลักษณะเวกเตอร์อย่างเคร่งครัดจากพื้นที่และเปลี่ยนโดเมนตามลำดับ ระบบของเราสร้างวิธีที่ใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะทั้งจากอวกาศ รวมทั้ง contourlet เปลี่ยนโดเมน โดยเฉพาะ contourlet แปลงแสดงคุณสมบัติ เช่น ทิศทางและแอนไอโซโทรปี และเพราะผลในการสกัดลักษณะสำคัญ นอกจากนี้ เราได้เสนอขั้นตอนวิธีการใหม่วัดซึ่งจะใช้ใน contourlet subbands เพื่อทำให้ระบบแข็งแกร่งมากขึ้นโดยเพิ่มคุณลักษณะพื้นที่ผิว นอกจากนี้ เราพบว่า คุณลักษณะระดับหลอมสร้างเวกเตอร์คุณลักษณะที่แข็งแกร่ง ซึ่งผลการแข่งขันใบหน้าราคาบนโคน– คานาเดะ ( CK ) เยลเจฟฟี่ cmu-amp ดยุคแห่งออร์เลอองส์ , , และฐานข้อมูลหน้าของเราเอง สุดท้ายเรามาตรฐานแนวทางของเรา ด้วยวิธีที่ทันสมัยอื่น ๆและพบว่ามันมีประสิทธิภาพมากที่สุดแปลงนิพจน์ใบหน้าเทคนิค