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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01275v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 08:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 14:18:36.892780
• Title: Local Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition and Retrieval
• Title（参考訳）: local quadruple pattern: 顔画像認識と検索のための新しいディスクリプタ
• Authors: Soumendu Chakraborty, Satish Kumar Singh, and Pavan Chakraborty
• Abstract要約: 顔画像の認識と検索のために手作りの局所四重項パターン(LQPAT)を提案する。 提案された記述子は、四重空間における隣人間の関係を符号化する。 提案するデクリプタの検索と認識精度を,ベンチマークデータベース上の手作りデクリプタの状態と比較した。
• 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: In this paper a novel hand crafted local quadruple pattern (LQPAT) is proposed for facial image recognition and retrieval. Most of the existing hand-crafted descriptors encodes only a limited number of pixels in the local neighbourhood. Under unconstrained environment the performance of these descriptors tends to degrade drastically. The major problem in increasing the local neighbourhood is that, it also increases the feature length of the descriptor. The proposed descriptor try to overcome these problems by defining an efficient encoding structure with optimal feature length. The proposed descriptor encodes relations amongst the neighbours in quadruple space. Two micro patterns are computed from the local relationships to form the descriptor. The retrieval and recognition accuracies of the proposed descriptor has been compared with state of the art hand crafted descriptors on bench mark databases namely; Caltech-face, LFW, Colour-FERET, and CASIA-face-v5. Result analysis shows that the proposed descriptor performs well under uncontrolled variations in pose, illumination, background and expressions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔画像の認識と検索のために手作り局所四重項パターン(LQPAT)を提案する。 既存の手作りのディスクリプタのほとんどは、近隣の限られた数のピクセルしかエンコードしていない。 制約のない環境では、これらの記述子の性能は劇的に低下する傾向がある。 近隣地域を増加させる上での大きな問題は、ディスクリプタの機能長を増加させることである。 提案する記述子は、最適な特徴長を持つ効率的な符号化構造を定義することにより、これらの問題を克服しようとする。 提案するディスクリプタは四重項空間内の近傍間の関係を符号化する。 局所的な関係から2つのマイクロパターンが計算され、ディスクリプタが形成される。 提案する記述子の検索と認識精度は,Caltech-face,LFW,Colour-FERET,CASIA-face-v5といったベンチマークデータベース上の手作り記述子の状態と比較された。 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動の下でよく機能することがわかった。

関連論文リスト

• Residual Learning for Image Point Descriptors [56.917951170421894]
  本稿では,手作りの検出器とディスクリプタを用いて局所画像記述子を学習する,非常にシンプルで効果的な手法を提案する。 我々は,手書き記述子にすでに存在する知識を活用することで,最終記述子を最適化する。 本手法は,非微分関数を用いたアンサンブル学習や学習に応用できる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-24T12:51:30Z)
• Learning-Based Dimensionality Reduction for Computing Compact and Effective Local Feature Descriptors [101.62384271200169]
  特徴の形でのイメージパッチの独特な表現は多くのコンピュータビジョンとロボティクスのタスクの重要な構成要素である。 マルチ層パーセプトロン(MLP)を用いて,低次元ながら高品質な記述子を抽出する。 視覚的ローカライゼーション、パッチ検証、画像マッチング、検索など、さまざまなアプリケーションについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:59:04Z)
• No Token Left Behind: Explainability-Aided Image Classification and Generation [79.4957965474334]
  ここでは、CLIPが入力のすべての関連する意味的部分に焦点を当てることを保証するために、損失項を追加する新しい説明可能性に基づくアプローチを提案する。 本手法は, 追加訓練や微調整を伴わずに, 認識率の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T07:16:39Z)
• ZippyPoint: Fast Interest Point Detection, Description, and Matching through Mixed Precision Discretization [71.91942002659795]
  我々は,ネットワーク量子化技術を用いて推論を高速化し,計算限定プラットフォームでの利用を可能にする。 バイナリディスクリプタを用いた効率的な量子化ネットワークZippyPointは,ネットワーク実行速度,ディスクリプタマッチング速度,3Dモデルサイズを改善する。 これらの改善は、ホモグラフィー推定、視覚的ローカライゼーション、マップフリーな視覚的再ローカライゼーションのタスクで評価されるように、小さなパフォーマンス劣化をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:03Z)
• Cascaded Asymmetric Local Pattern: A Novel Descriptor for Unconstrained Facial Image Recognition and Retrieval [20.77994516381]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T08:23:38Z)
• Centre Symmetric Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition and Retrieval [20.77994516381]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T07:56:24Z)
• Local Gradient Hexa Pattern: A Descriptor for Face Recognition and Retrieval [20.77994516381]
  基準画素とその隣接する画素間の関係を同定する局所勾配ヘキサパターン(LGHP)を提案する。 識別情報は、地域や異なるデリバティブな方向でも存在している。 提案するディスクリプタは,最先端のディスクリプタに比べて高い認識率と検索率を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T07:45:36Z)
• R-Theta Local Neighborhood Pattern for Unconstrained Facial Image Recognition and Retrieval [20.77994516381]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T07:39:23Z)
• Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries [75.02640809505277]
  劣化した観測の復元過程をガイドするディープフェイス辞書ネットワーク(DFDNet)を提案する。 DFDNetは高品質な画像から知覚的に重要な顔成分のディープ辞書を生成する。 コンポーネントAdaINは、入力機能と辞書機能の間のスタイルの多様性を取り除くために利用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-02T07:02:07Z)
• MGCN: Descriptor Learning using Multiscale GCNs [50.14172863706108]
  グラフウェーブレットを用いて表面上のディリクレエネルギーを分解する新しい非学習的特徴を示す。 また,新たなグラフ畳み込みネットワーク (MGCN) を提案し,非学習的特徴をより差別的な記述子に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T17:25:14Z)

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。