論文の概要: Analysis of Recent Trends in Face Recognition Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11725v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 18:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:46:18.738295
• Title: Analysis of Recent Trends in Face Recognition Systems
• Title（参考訳）: 顔認識システムの動向分析
• Authors: Krishnendu K. S
• Abstract要約: クラス間の類似性とクラス内変異により、顔認識システムは、それぞれ偽マッチングと偽非マッチエラーを生成する。 近年の研究では、抽出した特徴の堅牢性向上と、認識精度を高めるための前処理アルゴリズムに焦点が当てられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the tremendous advancements in face recognition technology, face modality has been widely recognized as a significant biometric identifier in establishing a person's identity rather than any other biometric trait like fingerprints that require contact sensors. However, due to inter-class similarities and intra-class variations, face recognition systems generate false match and false non-match errors respectively. Recent research focuses on improving the robustness of extracted features and the pre-processing algorithms to enhance recognition accuracy. Since face recognition has been extensively used for several applications ranging from law enforcement to surveillance systems, the accuracy and performance of face recognition must be the finest. In this paper various face recognition systems are discussed and analysed like RPRV, LWKPCA, SVM Model, LTrP based SPM and a deep learning framework for recognising images from CCTV. All these face recognition methods, their implementations and performance evaluations are compared to derive the best outcome for future developmental works.
• Abstract（参考訳）: 顔認識技術の飛躍的な進歩により、顔のモダリティは、接触センサーを必要とする指紋のような他の生体認証特性よりも、人のアイデンティティを確立する上で重要な生体認証として広く認識されている。 しかし、クラス間の類似性やクラス内変異により、顔認識システムは、それぞれ偽マッチングと偽非マッチングエラーを生成する。 最近の研究は、抽出された特徴のロバスト性の向上と、認識精度を向上させる前処理アルゴリズムに焦点を当てている。 顔認識は、法執行から監視システムまで、様々な用途で広く用いられてきたため、顔認識の精度と性能は最も高くなければならない。 本稿では、RPRV、LWKPCA、SVM Model、LTrPベースのSPM、CCTVの画像認識のためのディープラーニングフレームワークなど、さまざまな顔認識システムについて論じ、分析する。 これらの顔認識手法、その実装および性能評価は、将来の開発作業において最良の結果を得るために比較される。

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