論文の概要: Cascaded Asymmetric Local Pattern: A Novel Descriptor for Unconstrained
Facial Image Recognition and Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00518v1
- Date: Mon, 3 Jan 2022 08:23:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-04 15:19:32.023040
- Title: Cascaded Asymmetric Local Pattern: A Novel Descriptor for Unconstrained
Facial Image Recognition and Retrieval
- Title（参考訳）: カスケード非対称局所パターン:非拘束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: 本稿では,顔画像の検索と認識のために,手作りの非対称局所パターン(CALP)を提案する。
提案手法は特徴長が最適であり,顔画像の環境および生理的変化下での精度が著しく向上したことを示す。
- 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: Feature description is one of the most frequently studied areas in the expert
systems and machine learning. Effective encoding of the images is an essential
requirement for accurate matching. These encoding schemes play a significant
role in recognition and retrieval systems. Facial recognition systems should be
effective enough to accurately recognize individuals under intrinsic and
extrinsic variations of the system. The templates or descriptors used in these
systems encode spatial relationships of the pixels in the local neighbourhood
of an image. Features encoded using these hand crafted descriptors should be
robust against variations such as; illumination, background, poses, and
expressions. In this paper a novel hand crafted cascaded asymmetric local
pattern (CALP) is proposed for retrieval and recognition facial image. The
proposed descriptor uniquely encodes relationship amongst the neighbouring
pixels in horizontal and vertical directions. The proposed encoding scheme has
optimum feature length and shows significant improvement in accuracy under
environmental and physiological changes in a facial image. State of the art
hand crafted descriptors namely; LBP, LDGP, CSLBP, SLBP and CSLTP are compared
with the proposed descriptor on most challenging datasets namely; Caltech-face,
LFW, and CASIA-face-v5. Result analysis shows that, the proposed descriptor
outperforms state of the art under uncontrolled variations in expressions,
background, pose and illumination.
- Abstract（参考訳）: 特徴記述はエキスパートシステムと機械学習において最も頻繁に研究される分野の1つである。
画像の効果的な符号化は、正確なマッチングに必須である。
これらの符号化方式は認識および検索システムにおいて重要な役割を果たす。
顔認識システムは、本質的および外部的なシステムの変動下での個人を正確に認識するのに十分効果的であるべきである。
これらのシステムで使用されるテンプレートやディスクリプタは、画像のローカル近傍のピクセルの空間的関係をエンコードする。
これらの手書き記述子を使って符号化された特徴は、照明、背景、ポーズ、表現などのバリエーションに対して堅牢であるべきである。
本稿では,新しい手作りカスケード非対称局所パターン(calp)を提案し,顔画像の検索と認識を行う。
提案するディスクリプタは,水平方向と垂直方向の隣接画素間の関係を一意に符号化する。
提案方式は特徴長が最適であり,顔画像の環境および生理的変化下での精度が著しく向上した。
LBP, LDGP, CSLBP, SLBP, CSLTPといった手作りのデクリプタの状態を、最も困難なデータセットであるCaltech-face, LFW, CASIA-face-v5のデクリプタと比較する。
結果分析の結果,提案した記述子は,表現,背景,ポーズ,照明の制御不能な変化の下で,芸術の状態を上回ります。
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