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J-GLOBAL ID：201902235471105447   整理番号：19A1633120

対数全変動に基づく変化する照明条件下での単一サンプル顔認識【JST・京大機械翻訳】

Single-sample face recognition under varying lighting conditions based on logarithmic total variation

著者 (5件)： Zhang Yang (School of Automation, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhang Yang (Key Laboratory of Measurement and Control of CSE, Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China) ,  Lu Xiaobo (School of Automation, Southeast University, Nanjing, China) ,  Lu Xiaobo (Key Laboratory of Measurement and Control of CSE, Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Jun (Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia)
資料名： Signal, Image and Video Processing  (Signal, Image and Video Processing)
巻： 13  号： 4  ページ： 657-665  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4946A  ISSN： 1863-1711  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 対数全変動(LTV)アルゴリズムは,顔認識における照明干渉を扱うために提案された古典的アルゴリズムである。LTVに基づくいくつかの最先端技術は,照明成分が主に顔画像間の低周波特徴にあると仮定している。しかしながら,これらの技術は,低周波特徴を処理するための不適切な方法を採用し,最終的に不満足な認識率をもたらす。本論文では,網膜&TH-LTVアルゴリズムと呼ばれるLTV法に基づく改良照明正規化法を提案した。このアルゴリズムにおいて,網膜モデルを用いて,低周波特徴における照明成分の大部分を除去した。次に,残留照明成分を除去するために,高度なコントラスト制限適応ヒストグラム等化技術を提案した。同時に,高周波特徴に関する閾値フィルタリングを実現することを通して,顔特徴の強化を達成した。最終的に,処理された周波数特徴を結合して,ロバストな全体的特徴画像を形成し,次に認識のために利用する。本研究では,顔認識における不十分な訓練画像も考慮した。単一サンプル顔認識のための比較実験を,YALE B,CMU PIEおよび著者らの自己構築ドライバデータベース上で行った。分類法として最近傍分類器と拡張スパース表現分類器を用いた。結果は,網膜とTH-LTVアルゴリズムが,特に深刻な照明と不十分な訓練サンプル条件において,有望な性能を有することを示した。Copyright 2018 Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  コントラスト ,  LF【周波数】 ,  *照明条件 ,  網膜 ,  *照明 ,  フィルタリング ,  比較試験 ,  正規化 ,  アルゴリズム ,  *対数
準シソーラス用語： スパース表現 ,  ヒストグラム等化 ,  *顔貌認識 ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 顔認識 ,  照明正規化 ,  対数全変動 ,  低および高周波特性

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 対数 ,  全変動 ,  照明条件 ,  サンプル ,  顔認識