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J-GLOBAL ID：201902283612326531   整理番号：19A2522331

変化する照明下の顔認識のための改良照明正規化とロバスト特徴抽出技術【JST・京大機械翻訳】

An Improved Illumination Normalization and Robust Feature Extraction Technique for Face Recognition Under Varying Illuminations

著者 (3件)： Yadav Jyotsna (University School of Information and Communication Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Dwarka, New Delhi, India) ,  rajpal Navin (University School of Information and Communication Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Dwarka, New Delhi, India) ,  Mehta Rajesh (Computer Science and Engineering Department, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, Punjab, India)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 44  号： 11  ページ： 9067-9086  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  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： 多様な照明下での不変特徴抽出は顔認識にとって困難である。顔画像における光強度変化は大規模特徴において支配的である。既存の技術において,そのような特徴は照明不変の特徴を達成するために切断される。しかしながら,顕著な特徴は,性能に影響を及ぼす小規模特徴抽出の間に失われる。したがって,提案した研究の目的は,大規模で小規模な特徴情報が顔認識のために効率的に抽出される改良照明正規化を達成することである。最初に,反射率比とヒストグラム等化(rrhe)に基づく新しい照明正規化フレームワークを提案し,そこでは照明偏差をアンヌレートした。次に,ヒストグラム等化を用いて,画素強度を調整することによって反射率比画像のコントラストを強化した。次に,rrhe画像からの離散ウェーブレットパケット変換領域(RFDWPT)におけるロバスト特徴抽出を,異なる消失モーメントを有する様々な直交ウェーブレットを用いて実行した。ここでは,rrhe画像の小規模特徴(雑音効果)を廃棄し,最終特徴ベクトルを適切な小規模で大規模な特徴により形成した。これにより,コンパクトなサイズの訓練とテストの特徴に関する最近傍分類が実行される固有空間解析のための照明正規化された顕著な特徴が得られる。異なる照明条件下の他の顔認識技術と比較して,Yale B,CMU-PIE,Yaleおよび拡張Yale Bのようなベンチマークデータベース上で認識精度の有意な強化を達成した。Copyright 2019 King Fahd University of Petroleum & Minerals Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  反射率 ,  コントラスト ,  直交性 ,  モーメント ,  *特徴抽出 ,  *正規化 ,  *照明 ,  *ロバスト性 ,  不変性 ,  波束 ,  画像 ,  画素
準シソーラス用語： ヒストグラム等化 ,  *顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 離散ウェーブレットパケット変換 ,  顔認識 ,  照明正規化 ,  反射率比 ,  ロバストな特徴抽出

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 照明 ,  顔認識 ,  正規化 ,  ロバスト ,  特徴抽出