論文の概要: R-Theta Local Neighborhood Pattern for Unconstrained Facial Image Recognition and Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00504v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 07:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 15:20:44.316302
• Title: R-Theta Local Neighborhood Pattern for Unconstrained Facial Image Recognition and Retrieval
• Title（参考訳）: 表情認識と検索のためのR-theta局所近傍パターン
• Authors: Soumendu Chakraborty, Satish Kumar Singh, and Pavan Chakraborty
• Abstract要約: R-Theta Local Neighborhood Pattern (RTLNP) は顔画像検索のために提案されている。 提案された符号化方式は、地域を等しい角幅のセクターに分割する。 これら2つのサブセクタの平均グレイスケール値は、マイクロパターンを生成するために符号化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.77994516381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper R-Theta Local Neighborhood Pattern (RTLNP) is proposed for facial image retrieval. RTLNP exploits relationships amongst the pixels in local neighborhood of the reference pixel at different angular and radial widths. The proposed encoding scheme divides the local neighborhood into sectors of equal angular width. These sectors are again divided into subsectors of two radial widths. Average grayscales values of these two subsectors are encoded to generate the micropatterns. Performance of the proposed descriptor has been evaluated and results are compared with the state of the art descriptors e.g. LBP, LTP, CSLBP, CSLTP, Sobel-LBP, LTCoP, LMeP, LDP, LTrP, MBLBP, BRINT and SLBP. The most challenging facial constrained and unconstrained databases, namely; AT&T, CARIA-Face-V5-Cropped, LFW, and Color FERET have been used for showing the efficiency of the proposed descriptor. Proposed descriptor is also tested on near infrared (NIR) face databases; CASIA NIR-VIS 2.0 and PolyU-NIRFD to explore its potential with respect to NIR facial images. Better retrieval rates of RTLNP as compared to the existing state of the art descriptors show the effectiveness of the descriptor
• Abstract（参考訳）: 本稿では,R-Theta Local Neighborhood Pattern (RTLNP) を顔画像検索のために提案する。 rtlnpは、角幅と半径幅の異なる参照画素の局所近傍の画素間の関係を利用する。 提案した符号化方式は,地域を等角幅のセクターに分割する。 これらのセクタは再び2つの放射幅のサブセクタに分割される。 これら2つのサブセクタの平均グレイスケール値は、マイクロパターンを生成するために符号化される。 LBP, LTP, CSLBP, CSLTP, Sobel-LBP, LTCoP, LMeP, LDP, LTrP, MBLBP, MBLBP, BRINT, SLBPなどの技術記述子の状態と比較した。 AT&T、CARIA-Face-V5-Cropped、LFW、Color FERETといった最も困難な顔制約のないデータベースは、提案された記述子の効率を示すために使われている。 提案された記述子は、近赤外線(NIR)顔データベース(CASIA NIR-VIS 2.0とPolyU-NIRFD)でもテストされており、NIR顔画像に関してその可能性を探っている。 アートディスクリプタの既存の状態と比較してRTLNPの検索率の改善は、ディスクリプタの有効性を示す

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