الوصف
لقد اقترحنا نموذجًا جديدًا لتمثيل المحاذاة القوي (MRR) من أجل التعرف على الوجوه في الوقت الفعلي. تم تطوير خوارزمية تحسين فعالة من خطوتين مع إستراتيجية بحث خشن إلى دقيق لتنفيذ MRR. تتمتع MRR بمتانة قوية لمواجهة اختلال المحاذاة المقترن بتنوع الإضاءة وانسدادها ، والأهم من ذلك ، يمكنها التعرف على الوجوه بسرعة في الوقت الفعلي (أقل من ثانية واحدة في بيئة برمجة Matlab). قمنا بتقييم MRR المقترح على مختلف مهام التعرف على الوجوه والتحقق منها.
أظهرت النتائج التجريبية الشاملة بوضوح أن MRR يمكن أن تحقق دقة مماثلة لأحدث التقنيات ولكن بسرعة أكبر بكثير ، مما يجعلها مرشحًا جيدًا للاستخدام في أنظمة التعرف على الوجوه في الوقت الفعلي.
ref :
Yang, Meng, Lei Zhang, and David Zhang. “Efficient misalignment-robust representation for real-time face recognition.” European Conference on Computer Vision. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012.
تمثيل قوي للنواة مع ميزات إحصائية محلية للتعرف على الوجوه
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.