تمثيل متناثر يعتمد على ميزة جابور للتعرف على الوجوه باستخدام قاموس انسداد غابور

19

الوصف

في هذا المشروع ، اقترحنا مخطط SRC (GSRC) القائم على ميزة Gabor ، والذي يستخدم ميزات Gabor المحلية للصور لـ SRC ، واقترحنا خوارزمية حوسبة قاموس Gabor مرتبطة بمعالجة صور الوجه المغطاة.
بصرف النظر عن معدل التعرف على الوجه المحسن ، فإن إحدى الميزات المهمة لـ GSRC هي قاموس الانسداد المضغوط ، والذي يحتوي على ذرات أقل بكثير من نظام SRC الأصلي. هذا يقلل بشكل كبير من التكلفة الحسابية للترميز المتناثر. قمنا بتقييم الطريقة المقترحة على شروط مختلفة ، بما في ذلك

تنويعات الإضاءة والتعبير والوضع ، وكذلك حجب الانسداد والتخفي. أظهرت النتائج التجريبية بوضوح أن GSRC المقترح لديه أداء أفضل بكثير من SRC ، مما يؤدي إلى معدلات تمييز أعلى بكثير مع إنفاق تكلفة حسابية أقل بكثير. هذا يجعله عمليًا أكثر من SRC في التعرف على الوجوه في العالم الحقيقي.

 

ref :

Yang, Meng, and Lei Zhang. “Gabor feature based sparse representation for face recognition with gabor occlusion dictionary.” In European conference on computer vision, pp. 448-461. Springer, Berlin, Heidelberg, 2010.

تمثيل متناثر غير مركزي لاستيفاء الصورة

 

التمثيل المتناثر المستند إلى Metasample لتصنيف الورم

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “تمثيل متناثر يعتمد على ميزة جابور للتعرف على الوجوه باستخدام قاموس انسداد غابور”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

رمز المنتج: P2018F136 التصنيفات: ,