الترميز الثنائي أحادي المنشأ: طريقة استخراج ميزة محلية فعالة للتعرف على الوجوه

الوصف

اقترحنا نموذجًا جديدًا لتمثيل الوجه ، وهو الترميز الثنائي أحادي المنشأ (MBC) ، بناءً على تمثيل الإشارة أحادي المنشأ. تتمثل إحدى أفضل مزايا MBC في أنها أقل تعقيدًا في الوقت والمساحة من طريقة استخراج الميزات المحلية القائمة على تحويل Gabor المستخدمة على نطاق واسع. من خلال تمثيل إشارة أحادية المنشأ متعددة النطاقات ، يمكن إنشاء ثلاثة أنواع من الميزات (على سبيل المثال ، السعة المحلية والتوجيه المحلي والمرحلة المحلية) ، ثم يتم ترميزها بواسطة إجراءات ترميز التباين المحلي الأحادي المنشأ وإجراءات ترميز كثافة الصور أحادية المنشأ. تُستخدم خرائط أنماط MBC المُنتجة لحساب السمات الإحصائية (مثل الرسم البياني) ، والتي تُستخدم بعد ذلك لقياس التشابه في التعرف على الوجوه. أظهرت التجارب المكثفة على قواعد بيانات الوجه المعيارية ، بما في ذلك FERET و FRGC 2.0 و Multi-PIE و PolyU-NIR ، بوضوح أن أساليب MBC المقترحة لا تحتوي فقط على تعقيد زمني ومساحة أقل بكثير من ميزة Gabor الحديثة تعتمد على أساليب التعرف على الوجوه ، ولكنها تتمتع أيضًا بمعدلات تمييز تنافسية للغاية أو حتى أفضل.

ref :

Yang, Meng, Lei Zhang, Simon Chi-Keung Shiu, and David Zhang. “Monogenic binary coding: An efficient local feature extraction approach to face recognition.” IEEE Transactions on Information Forensics and Security 7, no. 6 (2012): 1738-1751.

الرسم البياني للنمط الثنائي المحلي (LBP) للصورة

تصميم وتنفيذ الشبكة العصبية الاصطناعية