局所勾配ヘキサパターン:顔認識と検索のための記述子【JST・京大機械翻訳】

Chakraborty Soumendu; Singh Satish Kumar; Chakraborty Pavan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204639366897 整理番号：22P0022746

局所勾配ヘキサパターン:顔認識と検索のための記述子【JST・京大機械翻訳】

Local Gradient Hexa Pattern: A Descriptor for Face Recognition and Retrieval

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発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

顔認識において用いられる局所記述子は,これらの記述子が姿勢,照明および照明条件を変えて良好に機能するという意味でロバストである。これらの記述子の精度は,微細構造への顔画像の局所近傍に存在する関係のマッピングの精度に依存する。本論文では,局所勾配ヘキサパターン(LGHP)を提案し,異なる微分方向にわたる異なる距離における参照画素とその隣接画素間の関係を同定した。識別情報は,異なる導関数方向と同様に局所近傍に存在する。提案した記述子は,これらの関係を最適精度でクラス間顔画像を識別する二値マイクロパターンに効果的に変換する。提案した記述子の認識と検索性能を,最も挑戦的なベンチマーク顔画像データベース,即ち,Cropped拡張Yale-B,CMU-PIE,カラー-FERET,およびLFW,に関する最新の記述子,すなわちLDPとLVPと比較した,という事を,最も挑戦的な,ベンチマークの顔画像データベース,すなわち,Cropped拡張Yale-B,CMU-PIE,カラー-FERET,およびLFWと比較した。提案した記述子は,最先端の記述子と比較して,検索速度と同様により良い認識を有した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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