文献

J-GLOBAL ID：201602219792334341   整理番号：16A0158484

Gabor特徴とオクルージョン辞書に基づく部分オクルージョンの下での耳認識【Powered by NICT】

Ear recognition under partial occlusion based on Gabor feature and occlusion dictionary

著者 (2件)： Yuan Li (School of Automation and Electrical Engineering,Univ. of Sci. and Technol. Beijing, Beijing) ,  Liu Wei (School of Automation and Electrical Engineering,Univ. of Sci. and Technol. Beijing, Beijing)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 36  号： 9  ページ： 2037-2043  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  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： ソース画像に閉塞部をコードするオクルージョン辞書を導入することにより,スパース表現に基づく分類法は,部分的閉鎖の下で耳認識において高い性能を示している。しかし,ユニットアレイを用いたオクルージョン辞書として従来法における原子の多数はSRCモデルを解くために大きな計算負荷をもたらす。本研究では,耳認識のためのGabor特徴とGaborオクルージョン辞書ベーススパース表現と分類(ジグスーツ)方式を提案した。オクルージョン辞書は,Gabor特徴を用いて構築し,Gabor特徴ある変化と部分的隠蔽をもたらすことが,よりロバストである。学習アルゴリズムは同一オクルージョン辞書より合理的であることがGaborオクルージョン辞書を計算するのに用いられると同一オクルージョン辞書,画像の閉塞部より大きなスパース性をもつのスパースコーディングをするより強い判別能力を持つ。2耳画像データ集合に関する実験結果はSRCに基づく耳認識法と比べて,提案ジグスーツ法は,部分オクルージョン下におけるより良い認識結果を達成することを示した。髪の毛オクルージョンを用いた耳認識の実際の場合,提案した方法は良好な性能を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  画像 ,  *オクルージョン ,  閉塞 ,  ロバスト性 ,  *耳
準シソーラス用語： データセット ,  スパースコーディング ,  スパース性 ,  計算負荷 ,  分類法 ,  スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： オクルージョン ,  辞書 ,  耳