Fugu-MT 論文翻訳(概要): Centre Symmetric Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition and Retrieval

論文の概要: Centre Symmetric Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition and Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00511v1
Date: Mon, 3 Jan 2022 07:56:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-04 15:19:56.946756
Title: Centre Symmetric Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition and Retrieval
Title（参考訳）: centre symmetric quadruple pattern: 顔画像認識と検索のための新しい記述子
Authors: Soumendu Chakraborty, Satish Kumar Singh, and Pavan Chakraborty
Abstract要約: 手作りのディスクリプタは、カーネルによって定義された局所的な近傍のピクセルの関係を識別する。本稿では,四重空間における顔の非対称性を符号化する手書き記述子であるCentral Symmetric Quadruple Pattern (CSQP)を提案する。結果分析の結果,提案する記述子は,ポーズ,照明,背景,表現の制御不能な変化とともに,制御下において良好に動作していることがわかった。
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: Facial features are defined as the local relationships that exist amongst the pixels of a facial image. Hand-crafted descriptors identify the relationships of the pixels in the local neighbourhood defined by the kernel. Kernel is a two dimensional matrix which is moved across the facial image. Distinctive information captured by the kernel with limited number of pixel achieves satisfactory recognition and retrieval accuracies on facial images taken under constrained environment (controlled variations in light, pose, expressions, and background). To achieve similar accuracies under unconstrained environment local neighbourhood has to be increased, in order to encode more pixels. Increasing local neighbourhood also increases the feature length of the descriptor. In this paper we propose a hand-crafted descriptor namely Centre Symmetric Quadruple Pattern (CSQP), which is structurally symmetric and encodes the facial asymmetry in quadruple space. The proposed descriptor efficiently encodes larger neighbourhood with optimal number of binary bits. It has been shown using average entropy, computed over feature images encoded with the proposed descriptor, that the CSQP captures more meaningful information as compared to state of the art descriptors. The retrieval and recognition accuracies of the proposed descriptor has been compared with state of the art hand-crafted descriptors (CSLBP, CSLTP, LDP, LBP, SLBP and LDGP) on bench mark databases namely; LFW, Colour-FERET, and CASIA-face-v5. Result analysis shows that the proposed descriptor performs well under controlled as well as uncontrolled variations in pose, illumination, background and expressions.
Abstract（参考訳）: 顔の特徴は、顔画像のピクセル間に存在する局所的な関係として定義される。手作りのディスクリプタは、カーネルによって定義されたローカル近傍のピクセル間の関係を識別する。カーネル(kernel)は、顔画像を横切って動く二次元マトリックスである。カーネルが限られたピクセル数でキャプチャした識別情報は、制約された環境下で撮影された顔画像(光、ポーズ、表情、背景の変化を制御)に対する良好な認識と検索精度を達成する。より多くの画素を符号化するために、制約のない環境下で同様の精度を達成するために、近隣地域を増大させる必要がある。地域住民の増加もディスクリプタの機能長を増加させる。本稿では,四重項空間における顔非対称性を符号化し,構造的に対称な手作り記述子である中心対称四重項パターン(csqp)を提案する。提案するディスクリプタは、より広い近傍を最適なバイナリビット数で効率的に符号化する。提案するディスクリプタで符号化された特徴画像上で計算される平均エントロピーを用いて、csqpはアートディスクリプタの状態と比較してより意味のある情報をキャプチャすることを示した。 CSLBP, CSLTP, LDP, LBP, SLBP, LDGPのベンチマークデータベース(LFW, Colour-FERET, CASIA-face-v5)の検索と認識精度を比較検討した。結果分析の結果,提案する記述子は,ポーズ,照明,背景,表現の制御不能な変化とともに,制御下において良好に動作していることがわかった。

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