Распознавание лиц на основе метода главных компонент с применением вейвлет-дескрипторов Хаара и Добеши

מידע ביבליוגרפי
Parent link:	Научная визуализация: электронный журнал.— , 2009- Т. 8, № 5.— 2016.— [С. 103-112]
מחבר תאגידי:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт социально-гуманитарных технологий (ИСГТ) Кафедра истории и регионоведения (ИСТ)
מחברים אחרים:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич, Болотова Ю. А. Юлия Александровна, Шабалдина Н. В. Наталия Владимировна, Буй Тхи Тху Чанг, Фан Нгок Хоанг
סיכום:	Заглавие с экрана Предложен оригинальный алгоритм распознавания лиц на основе комбинации вейвлет-преобразования и метода главных компонент (PCA). На первом этапе признаки лица извлекаются из изображений на основе применения комбинации вейвлет-преобразований Хаара и Добеши. Затем, полученные вейвлет-дескрипторы используются для распознавания лиц на основе применения метода главных компонент. Результаты проведенных численных экспериментов показывают, что самый высокий уровень точности распознавания лиц наблюдается при использовании именно комбинации вейвлет-преобразований Хаара и Добеши. Предложенный алгоритм позволяет осуществлять эффективное распознавание лиц на изображениях в присутствии импульсного шума и является сопоставимым с известными аналогами по точности распознавания. Для решения проблемы распознавания лиц на видеозаписях разработан алгоритм, основанный на изложенном выше алгоритме распознавания лиц на изображениях и методе Виолы-Джонса. Детектирование объектов в видеопотоке осуществляется на основе применения метода Виолы-Джонса, который обладает высокой скоростью и приемлемой точностью. Представлены результаты сопоставления точности распознавания лиц на видеозаписях предложенным алгоритмом с данными, полученными на основе применения алгоритма "Associative neural networks" (ANN). In this paper we present a novel algorithm for face recognition using combination of wavelet transforms and principal component analysis (PCA). Face features are extracted using combination of Haar and Daubechies wavelet transform. Then obtained features are used for face recognition via PCA (eigenfaces). The experimental results show that the highest face recognition accuracy rate is obtained using the combination of Haar and Daubechies wavelet transforms for face features extraction. The proposed algorithm gives an effective performance of face recognition on noisy images and competes on the accuracy recognition with state-of-the-art algorithms. Some experiments were conducted on videos. The Viola-Jones method was used for face detection. The results were compared with "Associative neural networks" (ANN).
יצא לאור:	2016
נושאים:	электронный ресурс труды учёных ТПУ распознавание лиц вектор признаков вейвлет-преобразования вейвлеты Хаара вейвлеты Добеши метод главных компонент vector features
גישה מקוונת:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/38241 http://sv-journal.org/2016-5/09.php?lang=ru
פורמט:	אלקטרוני Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=653350