論文の概要: Local Sliced-Wasserstein Feature Sets for Illumination-invariant Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10642v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 03:01:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 15:36:39.074926
• Title: Local Sliced-Wasserstein Feature Sets for Illumination-invariant Face Recognition
• Title（参考訳）: 局所スライス型wasserstein特徴セットによる照明不変顔の認識
• Authors: Yan Zhuang, Shiying Li, Mohammad Shifat-E-Rabbi, Xuwang Yin, Abu Hasnat Mohammad Rubaiyat, Gustavo K. Rohde
• Abstract要約: 様々な照明条件下で取得したデジタル画像から顔を認識する新しい手法を提案する。 ラドン累積分布変換を用いた局所勾配分布の数学的モデリングに基づく。 提案手法を実装したPythonコードは,ソフトウェアパッケージPyTransKitの一部として統合されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.435990685398595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new method for face recognition from digital images acquired under varying illumination conditions. The method is based on mathematical modeling of local gradient distributions using the Radon Cumulative Distribution Transform (R-CDT). We demonstrate that lighting variations cause certain types of deformations of local image gradient distributions which, when expressed in R-CDT domain, can be modeled as a subspace. Face recognition is then performed using a nearest subspace in R-CDT domain of local gradient distributions. Experiment results demonstrate the proposed method outperforms other alternatives in several face recognition tasks with challenging illumination conditions. Python code implementing the proposed method is available, which is integrated as a part of the software package PyTransKit.
• Abstract（参考訳）: 様々な照明条件下で取得したデジタル画像から顔を認識する新しい手法を提案する。 この手法は,Randon Cumulative Distribution Transform (R-CDT) を用いた局所勾配分布の数学的モデリングに基づく。 我々は,R-CDT領域で表現された場合,部分空間としてモデル化できる局所像勾配分布の特定の種類の変形を引き起こすことを示す。 次に、局所勾配分布のR-CDT領域に最も近い部分空間を用いて顔認識を行う。 提案手法は,いくつかの認識課題において,照明条件に挑戦する他の手法よりも優れていることを示す。 提案手法を実装したPythonコードは,ソフトウェアパッケージPyTransKitの一部として統合されている。

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