論文の概要: A survey of facial recognition techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06239v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 16:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.709696
• Title: A survey of facial recognition techniques
• Title（参考訳）: 顔認識技術に関する調査研究
• Authors: Aya Kaysan Bahjat,
• Abstract要約: 本稿では,隠れマルコフモデル,主成分分析(PCA),弾性クラスタスロットマッチング,サポートベクトルマシン(SVM),ガボルウェーブ,人工ニューラルネットワーク(ANN),固有顔,独立成分分析(ICA)など,最も洗練された顔検出手法について述べる。 また,JAFEE,FEI,Yale,LFW,AT&T(当時はORL),AR(Martinez,Benavente)などの顔データベースの画像も分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As multimedia content is quickly growing, the field of facial recognition has become one of the major research fields, particularly in the recent years. The most problematic area to researchers in image processing and computer vision is the human face which is a complex object with myriads of distinctive features that can be used to identify the face. The survey of this survey is particularly focused on most challenging facial characteristics, including differences in the light, ageing, variation in poses, partial occlusion, and facial expression and presents methodological solutions. The factors, therefore, are inevitable in the creation of effective facial recognition mechanisms used on facial images. This paper reviews the most sophisticated methods of facial detection which are Hidden Markov Models, Principal Component Analysis (PCA), Elastic Cluster Plot Matching, Support Vector Machine (SVM), Gabor Waves, Artificial Neural Networks (ANN), Eigenfaces, Independent Component Analysis (ICA), and 3D Morphable Model. Alongside the works mentioned above, we have also analyzed the images of a number of facial databases, namely JAFEE, FEI, Yale, LFW, AT&T (then called ORL), and AR (created by Martinez and Benavente), to analyze the results. However, this survey is aimed at giving a thorough literature review of face recognition, and its applications, and some experimental results are provided at the end after a detailed discussion.
• Abstract（参考訳）: マルチメディアコンテンツが急速に成長するにつれて、顔認識の分野は、特に近年において主要な研究分野の1つとなっている。 画像処理とコンピュータビジョンの研究者にとって最も問題となる領域は、顔を特定するのに使える様々な特徴を持つ複雑な物体である人間の顔である。 この調査は特に、光の差、老化、ポーズの変化、部分閉塞、表情など、最も困難な顔の特徴に焦点を当て、方法論的な解決策を提示している。 したがって、これらの要因は、顔画像に使用される効果的な顔認識機構を作成する際には避けられない。 本稿では,隠れマルコフモデル,主成分分析(PCA),弾性クラスタスロットマッチング,サポートベクトルマシン(SVM),ガボルウェーブ,人工ニューラルネットワーク(ANN),固有顔,独立成分分析(ICA),3次元形態素モデルなど,最も洗練された顔検出手法について述べる。 JAFEE、FEI、Yale、LFW、AT&T(当時はORLと呼ばれていた)、AR(Martinez、Benavente)などの顔データベースの画像を分析し、その結果を分析した。 しかし,本調査は,顔認識とその応用に関する詳細な文献レビューを行うことを目的としており,詳細な議論の後,最後にいくつかの実験結果が提示される。

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