Beleuchtungsinvariante Gesichtserkennung
Lokale binäre und lokale ternäre Musterfusion verwenden
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In diesem Buch wurde eine eingehende Studie über den Stand der Technik der beleuchtungsinvarianten Gesichtserkennungstechniken durchgeführt und eine Methode vorgeschlagen, die auf der Fusion von zwei verschiedenen Merkmalsextraktionstechniken basiert, um die ungünstigen Beleuchtungsbedingungen zu überwinden. Das vorgeschlagene System verwendet die gradientenbasierte Beleuchtungsnormalisierung, um die Überlegenheit der Beleuchtungskomponente zu entfernen. Um die beleuchtungsunempfindliche Gesichtsdarstellung zu erhalten, wird ein Verhältnis der Gradientenamplitude zur ursprünglichen Bild...
In diesem Buch wurde eine eingehende Studie über den Stand der Technik der beleuchtungsinvarianten Gesichtserkennungstechniken durchgeführt und eine Methode vorgeschlagen, die auf der Fusion von zwei verschiedenen Merkmalsextraktionstechniken basiert, um die ungünstigen Beleuchtungsbedingungen zu überwinden. Das vorgeschlagene System verwendet die gradientenbasierte Beleuchtungsnormalisierung, um die Überlegenheit der Beleuchtungskomponente zu entfernen. Um die beleuchtungsunempfindliche Gesichtsdarstellung zu erhalten, wird ein Verhältnis der Gradientenamplitude zur ursprünglichen Bildintensität ermittelt. Die Gesichtsmerkmale werden mit zwei verschiedenen Merkmalsextraktionstechniken extrahiert. Das lokale binäre Muster (LBP) ist ein sehr effizienter lokaler Texturdeskriptor, der auf der Schwellenwertbildung für die Pixel in einer kleinen Nachbarschaft auf der Grundlage des Wertes des mittleren Pixels basiert. Das lokale ternäre Muster (LTP) ist eine rauschresistente modifizierte Version des LBP. Die von den beiden Techniken gelieferten Merkmalsvektoren werden auf Merkmalsebene verschmolzen. Schließlich wird in der Klassifizierungsphase zur Erkennung ein künstliches neuronales Netz verwendet.
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