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J-GLOBAL ID：201802285169502341   整理番号：18A0445077

単峰性データ融合を用いた低解像度顔認識【Powered by NICT】

Low-resolution face recognition using unimodal data fusion

著者 (7件)： Meslouhi Othmane El (LABSIE laboratory, Polydisciplinary Faculty of Ouarzazate, Ibn Zohr University, Ouarzazate, Morocco) ,  Benaddy Mohamed (LABSIE laboratory, Polydisciplinary Faculty of Ouarzazate, Ibn Zohr University, Ouarzazate, Morocco) ,  Habil Brahim El (LABSIE laboratory, Polydisciplinary Faculty of Ouarzazate, Ibn Zohr University, Ouarzazate, Morocco) ,  Ouali Mourad El (LABSIE laboratory, Polydisciplinary Faculty of Ouarzazate, Ibn Zohr University, Ouarzazate, Morocco) ,  Krit Salah-Ddine (LABSIE laboratory, Polydisciplinary Faculty of Ouarzazate, Ibn Zohr University, Ouarzazate, Morocco) ,  Garrai Zineb El (LAVETE laboratory, Faculty of Sciences and Technics, Hassan 1 University, Settat, Morocco) ,  Nassiri Khalid (LAVETE laboratory, Faculty of Sciences and Technics, Hassan 1 University, Settat, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEMIS  ページ： 1-5  発行年： 2017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： 低分解能顔認識の目的は,姿勢,照明,表情,などを変化させて小型または低品質画像からのような制御されていない状況における顔を同定することである。ほとんどの既存のアプローチは,1つのタイプの特徴を用いた。本研究では,単一モード特徴融合に基づくロバストな低顔認識技術,唯一の特徴法を用いるよりも弁別を提案した。各顔画像の特徴は,三段階を用いて抽出した:1)Gaborフィルタと有向勾配(H OG)ディスクリプタのヒストグラムの両方を計算した。ii)冗長な情報を除去するためにこれらの特徴の大きさは線形判別分析(LDA)法を用いて減少した。iii)還元特徴は判別相関解析(DCA)法を用いて結合した。認識タスクを達成するために,サポートベクトルマシン分類器を用いた。提案した方法の性能は,ARデータベースを用いて測定する予定である。Copyright 2018 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 ,  ヒストグラム ,  統制索引語 ,  冗長性 ,  ロバスト性 ,  サポートベクトルマシン ,  *データ融合 ,  品質 ,  表情 ,  顔画像
準シソーラス用語： 相関分析 ,  線形判別分析 ,  Gaborフィルタ ,  特徴融合 ,  *低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ融合 ,  低解像度 ,  顔認識