論文の概要: Unconstrained Face Recognition using ASURF and Cloud-Forest Classifier optimized with VLAD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00842v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 01:26:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 21:53:25.380567
• Title: Unconstrained Face Recognition using ASURF and Cloud-Forest Classifier optimized with VLAD
• Title（参考訳）: VLADを最適化したASURFとクラウドフォレスト分類器を用いた非拘束顔認識
• Authors: A Vinay, Aviral Joshi, Hardik Mahipal Surana, Harsh Garg, K N BalasubramanyaMurthy, S Natarajan
• Abstract要約: 本稿では, 画像の翻訳, 回転, スケール, 色, 照明, アフィン歪みに制約される多クラス顔画像分類のための計算効率の高いアルゴリズムを提案する。 提案手法は,顔認識システムにおける精度と時間を改善することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper posits a computationally-efficient algorithm for multi-class facial image classification in which images are constrained with translation, rotation, scale, color, illumination and affine distortion. The proposed method is divided into five main building blocks including Haar-Cascade for face detection, Bilateral Filter for image preprocessing to remove unwanted noise, Affine Speeded-Up Robust Features (ASURF) for keypoint detection and description, Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) for feature quantization and Cloud Forest for image classification. The proposed method aims at improving the accuracy and the time taken for face recognition systems. The usage of the Cloud Forest algorithm as a classifier on three benchmark datasets, namely the FACES95, FACES96 and ORL facial datasets, showed promising results. The proposed methodology using Cloud Forest algorithm successfully improves the recognition model by 2-12\% when differentiated against other ensemble techniques like the Random Forest classifier depending upon the dataset used.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 画像の翻訳, 回転, スケール, 色, 照明, アフィン歪みに制約される多クラス顔画像分類のための計算効率の高いアルゴリズムを提案する。 提案手法は,顔検出用Haar-Cascade,不要ノイズ除去用バイラテラルフィルタ,キーポイント検出・記述用Affine Speeded-Up Robust Features (ASURF),特徴量化用Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD),画像分類用Cloud Forestの5つの主要ビルディングブロックに分割する。 本手法は,顔認識システムの精度と時間を改善することを目的としている。 Cloud Forestアルゴリズムを3つのベンチマークデータセット、すなわちFACES95、FACES96、ORLの顔データセットの分類子として使用することは、有望な結果を示している。 Cloud Forestアルゴリズムを用いた提案手法は,使用するデータセットに応じてランダムフォレスト分類器のような他のアンサンブル手法と区別した場合,認識モデルを2～12倍改善する。

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