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J-GLOBAL ID：201502217373745030   整理番号：15A1148102

局所特徴とアンサンブル学習に基づくロバストなカラー顔認識アルゴリズム【Powered by NICT】

Robust color face recognition algorithm based on local features and ensemble learning

著者 (4件)： Shao Zhuhong (Lab. of Image Sciences and Technol., Southeast Univ., Nanjing) ,  Ouyang Junlin (Lab. of Image Sciences and Technol., Southeast Univ., Nanjing) ,  Liao Fan (Lab. of Image Sciences and Technol., Southeast Univ., Nanjing) ,  Shu Huazhong (Lab. of Image Sciences and Technol., Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 45  号： 2  ページ： 251-255  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 顔画像の局所情報を十分に利用して大域的特徴に基づく既存のカラー顔認識アルゴリズムの認識率を改善するために,局所特徴とアンサンブル学習分類器に基づくロバストなカラー顔認識アルゴリズムを提案した。特徴抽出段階では,適応四元数擬似Zernikeモーメント(AQPZMs)は,画像ブロックの特徴を記述した。より大きなエントロピーを用いた画像ブロックの特徴を四元数擬似Zernikeモーメント(QPZMs)により記述される高次であった。これに反して,より低い次数でQPZMsは小さいエントロピーを持つ画像ブロックの特徴を記述した。分類段階では,アンサンブル学習分類器を同定に使用されている。異なるカラー顔データセットの実験結果は,全体的な特徴を抽出するためにQPZMsまたは四元数二次元主成分分析(Q2DPCA)を利用した認識アルゴリズムと比較して,顔画像は,照明,表情などの因子により影響される場合,提案したアルゴリズムが,より高い精度を達成できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 表情 ,  *顔 ,  *アルゴリズム ,  画像 ,  特徴抽出 ,  エントロピー ,  顔画像 ,  四元数 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： データセット ,  Zernikeモーメント ,  認識率 ,  *認識アルゴリズム ,  *アンサンブル学習 ,  *局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 局所特徴 ,  アンサンブル学習 ,  ロバスト ,  カラー ,  認識アルゴリズム