論文の概要: Local Directional Gradient Pattern: A Local Descriptor for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01276v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 08:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 14:18:19.499910
• Title: Local Directional Gradient Pattern: A Local Descriptor for Face Recognition
• Title（参考訳）: 局所方向勾配パターン:顔認識のための局所記述子
• Authors: Soumendu Chakraborty, Satish Kumar Singh, and Pavan Chakraborty
• Abstract要約: 提案する局所方向勾配パターン (LDGP) は, 基準画素の高次導関数間の関係を4つの異なる方向に符号化して計算した1次元局所パターンである。 ベンチマークデータベースAT&T,Extended Yale B, CMU-PIEで行った実験の結果, 提案する記述子は, 認識速度が既存の技術手法とほぼ類似している間に, 抽出時間とマッチング時間を著しく短縮することがわかった。
• 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: In this paper a local pattern descriptor in high order derivative space is proposed for face recognition. The proposed local directional gradient pattern (LDGP) is a 1D local micropattern computed by encoding the relationships between the higher order derivatives of the reference pixel in four distinct directions. The proposed descriptor identifies the relationship between the high order derivatives of the referenced pixel in four different directions to compute the micropattern which corresponds to the local feature. Proposed descriptor considerably reduces the length of the micropattern which consequently reduces the extraction time and matching time while maintaining the recognition rate. Results of the extensive experiments conducted on benchmark databases AT&T, Extended Yale B and CMU-PIE show that the proposed descriptor significantly reduces the extraction as well as matching time while the recognition rate is almost similar to the existing state of the art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次微分空間における局所パターン記述子を顔認識のために提案する。 提案する局所方向勾配パターン (LDGP) は, 基準画素の高次微分と4つの異なる方向の関係を符号化して計算した1次元局所パターンである。 提案するディスクリプタは、参照画素の高次導関数間の4つの異なる方向の関係を識別し、局所的な特徴に対応するマイクロパターンを計算する。 提案するディスクリプタはマイクロパターンの長さを大幅に削減し,認識率を維持しながら抽出時間とマッチング時間を短縮する。 ベンチマークデータベースAT&T,Extended Yale B, CMU-PIEで行った大規模な実験の結果, 提案する記述子は, 認識速度が既存の技術手法とほぼ類似している間に, 抽出時間とマッチング時間を著しく短縮することがわかった。

関連論文リスト

• Multi-threshold Deep Metric Learning for Facial Expression Recognition [60.26967776920412]
  本稿では,難易度検証を回避する多閾値深度学習手法を提案する。 その結果,三重項損失のそれぞれの閾値は本質的にクラス間変動の特異な分布を決定することがわかった。 埋め込み層はスライスで構成されており、より情報的で差別的な特徴である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:27:31Z)
• Boosting Few-shot Fine-grained Recognition with Background Suppression and Foreground Alignment [53.401889855278704]
  FS-FGR (Few-shot Fine-fine Recognition) は、限られたサンプルの助けを借りて、新しいきめ細かなカテゴリを認識することを目的としている。 本研究では,背景アクティベーション抑制 (BAS) モジュール,フォアグラウンドオブジェクトアライメント (FOA) モジュール,および局所的局所的(L2L) 類似度測定器からなる2段階の背景アライメントとフォアグラウンドアライメントフレームワークを提案する。 複数のベンチマークで行った実験により,提案手法は既存の最先端技術よりも大きなマージンで優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T07:54:40Z)
• Local Quadruple Pattern: A Novel Descriptor for Facial Image Recognition and Retrieval [20.77994516381]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T08:04:38Z)
• 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)
• Short and Long Range Relation Based Spatio-Temporal Transformer for Micro-Expression Recognition [61.374467942519374]
  我々は,マイクロ圧縮認識のための最初の純粋トランスフォーマーベースアプローチである,新しいアテンポ的トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 空間パターンを学習する空間エンコーダと、時間的分析のための時間的次元分類と、ヘッドとを備える。 広範に使用されている3つの自発的マイクロ圧縮データセットに対する総合的な評価は,提案手法が一貫して芸術の状態を上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T22:10:31Z)
• ALIKE: Accurate and Lightweight Keypoint Detection and Descriptor Extraction [21.994171434960734]
  本稿では,高精度なサブピクセルキーポイントを出力する可変キーポイント検出モジュールを提案する。 次に、これらのサブピクセルキーポイントを直接最適化するために再投影損失を提案し、分散ピーク損失を正確なキーポイント正規化のために提示する。 軽量ネットワークはキーポイント検出とディスクリプタ抽出のために設計されており、商用GPU上で640x480の画像に対して毎秒95フレームで動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T10:10:30Z)
• On the Limits of Pseudo Ground Truth in Visual Camera Re-localisation [83.29404673257328]
  再ローカライゼーションベンチマークは、各メソッドが参照アルゴリズムの結果をいかにうまく再現するかを測定する。 このことは、参照アルゴリズムの選択がある種の再ローカライゼーション手法を好むかどうかを問うものである。 本稿では、広く使われている2つの再ローカライゼーションデータセットを分析し、参照アルゴリズムの選択によって評価結果が実際に異なることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T12:01:08Z)
• Lattice partition recovery with dyadic CART [79.96359947166592]
  我々は、$d$次元格子上の加法ガウス雑音によって破損したピースワイド定値信号について検討する。 この形式のデータは、多くのアプリケーションで自然に発生し、統計処理や信号処理の文献において、信号の検出やテスト、ノイズの除去、推定といったタスクが広く研究されている。 本稿では,未知の信号の一貫性領域によって誘導される格子の分割を推定する,分割回復の問題について考察する。 我々は、DCARTベースの手順が、下位分割を$sigma2 k*の順序で一貫して推定することを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T23:41:01Z)
• High Order Local Directional Pattern Based Pyramidal Multi-structure for Robust Face Recognition [0.0]
  我々は,高次局所方向パターン(HOLDP)という,n次方向の変動パターンを計算する新しい特徴抽出手法を提案する。 提案する holdp は従来の ldp よりも詳細な異種情報を取り込むことができる。 提案したHOLDPアルゴリズムの性能評価は, 利用可能な複数の顔データベース上で行われ, 極端照明条件下でのHOLDPの優位性を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-12T15:13:07Z)
• Accelerated Message Passing for Entropy-Regularized MAP Inference [89.15658822319928]
  離散値のランダムフィールドにおけるMAP推論の最大化は、機械学習の基本的な問題である。 この問題の難しさから、特殊メッセージパッシングアルゴリズムの導出には線形プログラミング(LP)緩和が一般的である。 古典的加速勾配の根底にある手法を活用することにより,これらのアルゴリズムを高速化するランダム化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T18:43:32Z)

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。