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J-GLOBAL ID：201702224831418906   整理番号：17A1390570

LBPP顔表現を使用した多重分類子顔認証システム

MULTI-CLASSIFIERS FACE RECOGNITION SYSTEM USING LBPP FACE REPRESENTATION

著者 (4件)： DAHMOUNI Abdellatif (Sidi Mohamed Ben Abdellah Univ., Fez, MAR) ,  AHARRANE Nabil (Sidi Mohamed Ben Abdellah Univ., Fez, MAR) ,  EL MOUTAOUAKIL Karim (Sidi Mohamed Ben Abdellah Univ., Fez, MAR) ,  SATORI Khalid (Sidi Mohamed Ben Abdellah Univ., Fez, MAR)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 13  号： 5  ページ： 1721-1733  発行年： 2017年10月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 局所バイナリ確率的パターン(LBPP)は,典型的パターン認識システムの認識能力を改善し得る局所記述子である。それは,信頼区間概念に基づく有名な局所バイナリパターン(LBP)記述子の新しい代替策である。顔の主要な構成要素に対する強化表現を達成するために,LBPPは,その近傍に関連した確率的信頼区間を使用して,各々の現在のピクセルを評価する。本論文で,顔認証性能を向上させるために,筆者らはLBPP記述子,2次元離散コサイン変換(2DDCT)周波数部分空間そして若干の機械学習アルゴリズムの結合使用に基づき,新しい方法を提案した。本方法論の背後の主要な考えは,それらの大きな利点を利用しながら,それらの各自の弱点を向上させることである。そのため,LBPP処理段階の後,2DDCT法は,得た画像を局所特徴ベクトルに分解した。各部分画像に対し,各々の各局所ベクトルをkファースト屈曲度によって作った。それから,筆者らは全ての局所ベクトルを一つの特徴ベクトルに慎重に連結した。加えて,得た特徴データセットを,適切な機械学習分類子を使って分類した。筆者らの解をアクセスするために,筆者らはORL,YaleとAR顔データベース上でそれを適用した。得た結果は,既存の最高水準の技術と比較して,提案したアプローチの有効性を明らかに示した。実際,顔構成要素を区別するLBPP能力,2DDCT特徴ベクトルの小さいサイズ,そして使用した分類子の効率は,提案したアプローチの良いパフォーマンスの正当化を可能にした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 表情 ,  *多重化 ,  *認証 ,  分類 ,  パターン認識 ,  統制索引語 ,  信頼区間 ,  代替案 ,  画素 ,  DCT【変換】 ,  機械学習 ,  屈曲度
準シソーラス用語： 顔表現 ,  *分類子 ,  *多重 ,  *顔認証 ,  記述子 ,  代替策 ,  ピクセル ,  離散コサイン変換

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (44件)：

• X. Luan, B. Fang, L. Liu, W. Yang and J. Qian, Extracting sparse error of robust PCA for face recognition in the presence of varying illumination and occlusion, Pattern Recognition, vol.47, no.2, pp.495-508, 2014.
• Q. Zhu and Y. Xu, Multi-directional two-dimensional PCA with matching score level fusion for face recognition, Neural Computing and Applications, vol.23, no.1, pp.169-174, 2013.
• S. Huang, D. Yang, J. Zhou and X. Zhang, Graph regularized linear discriminant analysis and its generalization, Pattern Analysis and Applications, vol.18, no.3, pp.639-650, 2015.
• P. Forczmański and P. Łabędź, Improving the recognition of occluded faces by means of twodimensional orthogonal projection into local subspaces, Image Analysis and Recognition, pp.229-238, 2015.
• D. Hu, G. Feng and Z. Zhou, Two-dimensional locality preserving projections (2DLPP) with its application to palm-print recognition, Pattern Recognition, vol.40, no.1, pp.339-342, 2007.

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔表現 ,  多重 ,  分類子 ,  認証システム