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J-GLOBAL ID：201702218430043569   整理番号：17A0380370

ヒト顔認識における形状モデルと融合したスケール不変特徴変換の応用【Powered by NICT】

The application of scale invariant feature transform fused with shape model in the human face recognition

著者 (3件)： Yuping Feng (College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, China) ,  Xuemei An (College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, China) ,  Ximei Liu (College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IMCEC  ページ： 1716-1720  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SIFT(スケール不変特徴変換)の顔認識率を向上させるために,形状モデルと融合した改善されたSIFT(スケール不変特徴変換)を提案し,顔認識に適用した。形状モデルはAAMモデルの訓練プロセスを利用して確立し,顔特徴点の初期位置を得るために用いた,初期位置を持つ最近接ユークリッド距離を持つSIFTの特徴記述子は,局所顔特徴として保存され,改善されたSIFT局所特徴は,混合特徴ベクトルを得るためのPCAと組み合わせた,最終的にSVMは顔認識を完成するために使用した。実験の結果,認識率は,ORLデータベース中の各人物の5訓練サンプル,異なる訓練サンプルでPCA SIFTよりも4.6%増加している,速度は他の五つの方法よりも高いことを示した。この改善法は,認識率を効果的に改善できることを見ることができ,この方法はロバストであり,効果的であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  *ヒト ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴ベクトル ,  局所特徴 ,  特徴記述子 ,  Euclid距離 ,  特徴点 ,  *形状モデル ,  *顔認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ヒト ,  顔認識 ,  形状モデル ,  融合 ,  スケール不変特徴変換 ,  応用