Face recognition is still a challen

Face recognition is still a challenging problem because of large intra-class variability, small inter-class variability, and the presence of lighting variation. To deal with these difficulties, an illumination compensation method, adaptive singular value decomposition in the two-dimensional discrete Fourier domain (ASVDF) and an efficient brightness detector for lighting detection, for face image enhancement are proposed in this paper. The proposed enhancement algorithm involves three steps: In the first step, uniform lighting is rapidly distinguished from lateral lighting in the image by using the brightness detector, which is based on the percentage ratio of pixels among the three RGB color channels. ASVDF is then globally performed for the uniform lighting image, whereas ASVDF is applied block-by-block for the lateral lighting image. In addition, to reduce computing time, a region-based ASVDF method is introduced; the ASVDF method is applied to four regions of the face image. Experimental results for the CMU-PIE, Color FERET, and FEI face databases show that the method considerably improves the quality of face images, even lateral lighting, thereby improving the accuracy of face recognition substantially.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จดจำใบหน้ายังคงเป็นปัญหาท้าทายเนื่องจากมีขนาดใหญ่ภายในคลาสความแปรปรวน ความแปรปรวนระหว่างชั้นเล็ก และสถานะการออนไลน์ของการเปลี่ยนแปลงของแสง การจัดการกับปัญหาเหล่านี้ วิธีการชดเชยแสง ค่าเอกพจน์ปรับตัวย่อยสลายในเมนฟูริเยร์ไม่ต่อเนื่องสองมิติ (ASVDF) และการตรวจจับความสว่างที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจจับแสง สำหรับ เพิ่มประสิทธิภาพของภาพใบหน้ามีการนำเสนอในเอกสารนี้ อัลกอริทึมเพิ่มเสนอเกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่สาม: ในขั้นตอนแรก ไฟส่องสว่างอย่างรวดเร็วแตกต่างจากไฟข้างในรูปภาพ โดยใช้เครื่องตรวจจับความสว่าง ซึ่งเป็นไปตามอัตราส่วนเปอร์เซ็นต์ของพิกเซลในช่องสี RGB สาม ASVDF แล้วทั่วโลกดำเนินการสำหรับรูปแบบไฟส่องสว่าง ในขณะที่ ASVDF จะใช้ด้วยบล็อกสำหรับรูปโคมไฟด้านข้าง นอกจากนี้ เพื่อลดเวลาที่ใช้คอมพิวเตอร์ วิธีการ ASVDF ตามภูมิภาคเป็นครั้งแรก มีใช้วิธีการ ASVDF กับสี่ภูมิภาคของรูปใบหน้า ผลการทดลองสำหรับการ พาย CMU สี FERET และเฟยหน้าฐานข้อมูลแสดงว่า วิธีการที่ช่วยเพิ่มคุณภาพของภาพที่ใบหน้า แม้แต่ด้านข้างไฟ จึงช่วยเพิ่มความแม่นยำของการรู้จำใบหน้าอย่างมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จดจำใบหน้ายังคงเป็นปัญหาที่ท้าทายเพราะความแปรปรวนภายในชั้นขนาดใหญ่ขนาดเล็กแปรปรวนระหว่างชั้นเรียนและการปรากฏตัวของการเปลี่ยนแปลงของแสง การจัดการกับปัญหาเหล​​่านี้เป็นวิธีการชดเชยแสงการปรับตัวจากการสลายตัวมูลค่าเอกพจน์ในสองมิติโดเมนที่ไม่ต่อเนื่องฟูริเยร์ (ASVDF) และเครื่องตรวจจับความสว่างที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับแสงสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพภาพใบหน้าที่มีการเสนอในบทความนี้ ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของการเสนอเกี่ยวข้องกับสามขั้นตอนในขั้นตอนแรก, แสงเครื่องแบบอย่างรวดเร็วแตกต่างจากแสงในภาพด้านข้างโดยใช้เครื่องตรวจจับความสว่างซึ่งจะขึ้นอยู่กับอัตราส่วนร้อยละของพิกเซลในสามช่องสี RGB แล้ว ASVDF จะดำเนินการทั่วโลกสำหรับภาพแสงเครื่องแบบขณะ ASVDF ถูกนำไปใช้บล็อกโดยบล็อกภาพแสงด้านข้าง นอกจากนี้ในการลดเวลาในการคำนวณวิธี ASVDF ภูมิภาคตามที่มีการแนะนำ; วิธี ASVDF ถูกนำไปใช้สี่ภูมิภาคของภาพใบหน้า ผลการทดลองสำหรับ CMU พายสี FERET และฐานข้อมูลใบหน้า FEI แสดงให้เห็นว่าวิธีการที่มากช่วยเพิ่มคุณภาพของภาพใบหน้าแม้แสงด้านข้างจึงช่วยเพิ่มความถูกต้องของการจดจำใบหน้าอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใบหน้ายังคงเป็นปัญหาที่ท้าทาย เพราะการเรียนภายในขนาดใหญ่ , ขนาดเล็กระหว่างระดับความแปรปรวน และการปรากฏตัวของการแปรแสง เพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านี้ รัศมีการชดเชยวิธี Adaptive เอกพจน์ค่าการสลายตัวใน 2 มิติต่อเนื่องฟูเรียร์โดเมน ( asvdf ) และมีประสิทธิภาพเครื่องตรวจจับตรวจจับความสว่างของแสง เพื่อเพิ่มภาพหน้าจะนำเสนอในบทความนี้ เสนอการปรับปรุงขั้นตอนวิธีที่เกี่ยวข้องกับสามขั้นตอน : ในขั้นตอนแรก แสงสว่าง ชุดนักเรียนอย่างรวดเร็ว แตกต่างจากการแสงในภาพโดยการใช้เครื่องตรวจจับความสว่างซึ่งจะขึ้นอยู่กับค่าของพิกเซล อัตราส่วนระหว่างสามสีช่อง asvdf แล้วทั่วโลกแสดงภาพแสงสม่ำเสมอ ในขณะที่ asvdf ใช้บล็อก โดยบล็อกสำหรับภาพแสงด้านข้าง นอกจากนี้ เพื่อลดเวลาในการคำนวณ วิธี asvdf ภูมิภาคตามที่แนะนำ ; asvdf ประยุกต์ใช้วิธีสี่ภูมิภาคของภาพใบหน้า ผลการ cmu-pie feret , สี , และฐานข้อมูลหน้าเฟย แสดงให้เห็นว่าวิธีการมากช่วยเพิ่มคุณภาพของภาพใบหน้า แม้แสงด้านข้าง เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของใบหน้าอย่างเต็มที่