論文の概要: Face recognition using PCA integrated with Delaunay triangulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12786v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 14:46:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 01:54:52.511162
• Title: Face recognition using PCA integrated with Delaunay triangulation
• Title（参考訳）: Delaunay三角測量と統合したPCAによる顔認識
• Authors: Kavan Adeshara and Vinayak Elangovan
• Abstract要約: 本研究は,主成分分析とDlaunay Triangulationの統合について検討した。 この方法は、一組の顔ランドマークポイントを三角測量し、提供された画像の固有顔を取得する。 アルゴリズムを従来のPCAと比較し、有効な認識率を提供するために、異なる顔のランドマークポイントを含めることについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face Recognition is most used for biometric user authentication that identifies a user based on his or her facial features. The system is in high demand, as it is used by many businesses and employed in many devices such as smartphones and surveillance cameras. However, one frequent problem that is still observed in this user-verification method is its accuracy rate. Numerous approaches and algorithms have been experimented to improve the stated flaw of the system. This research develops one such algorithm that utilizes a combination of two different approaches. Using the concepts from Linear Algebra and computational geometry, the research examines the integration of Principal Component Analysis with Delaunay Triangulation; the method triangulates a set of face landmark points and obtains eigenfaces of the provided images. It compares the algorithm with traditional PCA and discusses the inclusion of different face landmark points to deliver an effective recognition rate.
• Abstract（参考訳）: 顔認識は、顔の特徴に基づいてユーザーを識別する生体認証に最も使用される。 このシステムは、多くのビジネスで使われ、スマートフォンや監視カメラなどの多くのデバイスで採用されているため、需要が高い。 しかし、このユーザ検証手法ではよく見られる問題は、その正確性である。 システムの欠陥を改善するために、多くのアプローチとアルゴリズムが実験されている。 本研究では,2つの異なる手法を組み合わせたアルゴリズムを開発した。 線形代数と計算幾何学の概念を用いて,Dlaunay Triangulationと主成分分析の統合を検証し,顔のランドマーク点の集合を三角測量し,得られた画像の固有面を求める。 このアルゴリズムを従来のpcaと比較し、効果的な認識率を提供するために異なる顔ランドマークポイントを含むことを論じている。

関連論文リスト

• COMICS: End-to-end Bi-grained Contrastive Learning for Multi-face Forgery Detection [56.7599217711363]
  顔偽造認識法は一度に1つの顔しか処理できない。 ほとんどの顔偽造認識法は一度に1つの顔しか処理できない。 マルチフェイスフォージェリ検出のためのエンドツーエンドフレームワークであるCOMICSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T03:37:13Z)
• Analysis of Recent Trends in Face Recognition Systems [0.0]
  クラス間の類似性とクラス内変異により、顔認識システムは、それぞれ偽マッチングと偽非マッチエラーを生成する。 近年の研究では、抽出した特徴の堅牢性向上と、認識精度を高めるための前処理アルゴリズムに焦点が当てられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T18:55:45Z)
• A Comparative Analysis of the Face Recognition Methods in Video Surveillance Scenarios [0.0]
  本研究では,最先端の顔認識手法に対する比較ベンチマーク表を提案する。 本研究では, 年齢差, クラス内差(顔のメイクアップ, ひげなど)のある顔IDの映像監視データセットを構築し, ネイティブな顔画像データを用いて評価を行った。 一方、この研究は、マスクのない顔、マスクされた顔、眼鏡をかけた顔など、さまざまな状況下で最高の認識方法を発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-05T17:59:18Z)
• An Efficient Method for Face Quality Assessment on the Edge [1.7188280334580197]
  エッジデバイスに対する実践的なアプローチは、認識への適合性に応じて、これらのアイデンティティの検出を優先すべきである。 顔のランドマーク検出ネットワークに1つの層を付加するだけで、顔の品質スコアの回帰が提案される。 追加のコストがほとんどないため、顔の品質スコアは、この単一の層をトレーニングすることで得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T18:29:43Z)
• Efficiency Comparison of AI classification algorithms for Image Detection and Recognition in Real-time [0.0]
  顔の検出と識別は、人工知能システムにおいて最も困難で頻繁に使用されるタスクである。 本研究は,システムにおける顔検出および認識アルゴリズムの結果を提示し,比較することを目的とする。 公共スペース、ショッピングモール、ATMブースなど、CCTVのある場所でも使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-12T21:31:40Z)
• Benchmarking Quality-Dependent and Cost-Sensitive Score-Level Multimodal Biometric Fusion Algorithms [58.156733807470395]
  本稿では,BioSecure DS2 (Access Control) 評価キャンペーンの枠組み内で実施したベンチマーク研究について報告する。 キャンペーンは、約500人の中規模施設における物理的アクセス制御の適用を目標とした。 我々の知る限りでは、これは品質ベースのマルチモーダル融合アルゴリズムをベンチマークする最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-17T13:39:48Z)
• Harnessing Unrecognizable Faces for Face Recognition [87.80037162457427]
  本稿では,顔画像の認識可能性の尺度を提案し,主に認識可能なアイデンティティを用いて訓練されたディープニューラルネットワークによって実現された。 FAR=1e-5において,認識可能性を考慮した場合,単画像認識の誤り率を58%減少させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T05:25:03Z)
• Generalized Iris Presentation Attack Detection Algorithm under Cross-Database Settings [63.90855798947425]
  プレゼンテーションアタックは、バイオメトリックなモダリティの大部分に大きな課題をもたらす。 本稿では,汎用的な深層学習に基づくプレゼンテーション攻撃検出ネットワークであるMVANetを提案する。 これはハイブリッドアルゴリズムの単純さと成功、あるいは複数の検出ネットワークの融合にインスパイアされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T22:42:27Z)
• The Elements of End-to-end Deep Face Recognition: A Survey of Recent Advances [56.432660252331495]
  顔認識はコンピュータビジョンにおいて最も人気があり、長く続いたトピックの1つである。 ディープフェイス認識は目覚ましい進歩を遂げ、多くの現実世界のアプリケーションで広く利用されている。 本稿では,各要素の最近の進歩を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T13:02:17Z)
• Black-Box Face Recovery from Identity Features [61.950765357647605]
  我々はアルゴリズムをテストするために最先端の顔認識システム(ArcFace)を攻撃した。 我々のアルゴリズムは、最先端のソリューションに比べて、はるかに少ないクエリを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T15:25:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。