論文の概要: Face recognition in a transformed domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02608v1
- Date: Wed, 6 Apr 2022 06:36:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-07 14:08:43.233303
- Title: Face recognition in a transformed domain
- Title(参考訳): 変換領域における顔認識
- Authors: Marcos Faundez-Zanuy
- Abstract要約: 本稿では,正面顔画像に基づく生体認証のための固有顔法(Karhunen-Loeve Transform)の代わりに離散コサイン変換(DCT)を提案する。
実験の結果, 認識精度が向上し, 計算負担が軽減された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper proposes the use of a discrete cosine transform (DCT) instead of
the eigenfaces method (Karhunen-Loeve Transform) for biometric identification
based on frontal face images. Experimental results show better recognition
accuracies and reduced computational burden. This paper includes results with
different classifiers and a combination of them.
- Abstract(参考訳): 本稿では,正面画像に基づく生体認証に固有面法(karhunen-loeve transform)の代わりに離散コサイン変換(dct)を用いることを提案する。
実験の結果,認識精度が向上し,計算負担が軽減された。
本稿では,異なる分類器と組み合わせた結果を含む。
関連論文リスト
- Multi-Domain Norm-referenced Encoding Enables Data Efficient Transfer
Learning of Facial Expression Recognition [62.997667081978825]
本稿では,表情認識における伝達学習のための生物学的メカニズムを提案する。
提案アーキテクチャでは,人間の脳が,頭部形状の異なる表情を自然に認識する方法について解説する。
本モデルでは, FERGデータセットの分類精度92.15%を極端に高いデータ効率で達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T09:06:30Z) - Part-based Face Recognition with Vision Transformers [43.752688976493765]
我々は、視覚変換器を、fViTと呼ばれる顔認識のための非常に強力なベースラインを訓練するためのアーキテクチャとして採用している。
我々はトランスフォーマー固有の特性を利用して不規則な格子から抽出した情報(視覚トークン)を処理し、顔認識のためのパイプラインを考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T19:03:15Z) - Human Face Recognition from Part of a Facial Image based on Image
Stitching [0.0]
現在の顔認識技術のほとんどは、認識される人物の完全な顔の存在を必要とする。
そこで本研究では,欠損部を画像に示す部分のフリップで縫合する工程を採用した。
ここで適用された顔認識アルゴリズムは固有顔と幾何学的手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T19:31:57Z) - Iris Recognition Based on SIFT Features [63.07521951102555]
アイリス画像の認識にはSIFT(Scale Invariant Feature Transformation)を用いる。
我々は、SIFT演算子を用いて、スケール空間における特徴SIFT特徴点を抽出し、特徴点周辺のテクスチャ情報に基づいてマッチングを行う。
また、SIFT手法と、極座標変換とLog-Gaborウェーブレットに基づく一般的なマッチング手法の相補性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-30T04:55:33Z) - Ensembling with Deep Generative Views [72.70801582346344]
生成モデルは、色やポーズの変化などの現実世界の変動を模倣する人工画像の「ビュー」を合成することができる。
そこで本研究では, 画像分類などの下流解析作業において, 実画像に適用できるかどうかを検討する。
StyleGAN2を再生増強の源として使用し、顔の属性、猫の顔、車を含む分類タスクについてこの設定を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T17:58:35Z) - Human Expression Recognition using Facial Shape Based Fourier
Descriptors Fusion [15.063379178217717]
本論文では,顔面筋の変化に基づく新しい表情認識法を提案する。
幾何学的特徴は、口、目、鼻などの顔領域を特定するために用いられる。
7つの人間の表現の分類にマルチクラスサポートベクターマシンが適用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T05:01:44Z) - Face recognition using PCA integrated with Delaunay triangulation [0.0]
本研究は,主成分分析とDlaunay Triangulationの統合について検討した。
この方法は、一組の顔ランドマークポイントを三角測量し、提供された画像の固有顔を取得する。
アルゴリズムを従来のPCAと比較し、有効な認識率を提供するために、異なる顔のランドマークポイントを含めることについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T14:46:08Z) - Semantic Change Detection with Asymmetric Siamese Networks [71.28665116793138]
2つの空中画像が与えられた場合、セマンティックチェンジ検出は、土地被覆のバリエーションを特定し、それらの変化タイプをピクセルワイド境界で識別することを目的としている。
この問題は、正確な都市計画や天然資源管理など、多くの地球ビジョンに関連するタスクにおいて不可欠である。
本研究では, 広く異なる構造を持つモジュールから得られた特徴対を用いて意味変化を同定し, 同定するための非対称システマネットワーク(ASN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-12T13:26:30Z) - Multi-Metric Evaluation of Thermal-to-Visual Face Recognition [3.0255457622022486]
我々は、機械学習を用いて、赤外線画像から視覚スペクトル面を合成する異種・横断的な顔認識の課題に対処することを目的とする。
我々は、顔画像合成にGAN(Geneversarative Adrial Networks)を使用する能力について検討し、これらの画像の性能を事前学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて検討する。
CNNを用いて抽出した特徴を顔認証と検証に応用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T10:18:34Z) - Joint Deep Learning of Facial Expression Synthesis and Recognition [97.19528464266824]
顔表情の合成と認識を効果的に行うための新しい統合深層学習法を提案する。
提案手法は, 2段階の学習手順を伴い, まず, 表情の異なる顔画像を生成するために, 表情合成生成対向ネットワーク (FESGAN) を事前訓練する。
実画像と合成画像間のデータバイアスの問題を軽減するために,新しい実データ誘導バックプロパゲーション(RDBP)アルゴリズムを用いたクラス内損失を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T10:56:00Z) - Fine-grained Image-to-Image Transformation towards Visual Recognition [102.51124181873101]
我々は,入力画像の同一性を保った画像を生成するために,微細なカテゴリで画像を変換することを目的としている。
我々は、画像のアイデンティティと非関連要因をアンハングルするために、生成的敵ネットワークに基づくモデルを採用する。
CompCarsとMulti-PIEデータセットの実験では、我々のモデルが生成した画像のアイデンティティを、最先端の画像-画像変換モデルよりもはるかによく保存していることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-12T05:26:47Z)
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。