Библиотека
Оригинальное расположение статьи - http://citeseer.ist.psu.edu/rd/64522811%2C561414%2C1%2C0.25%2CDownload/
Распознавание лица на биологической основе, используя фильтры Gabor и полярные изображения
Авторы: Maria Jose Escobar, Javier Ruiz-del -Solar
Перевод: Петросянц В.С.
Резюме. Система распознавания лица, которая использует Регистрацию - Полярные Изображения и Фильтры Gabor, здесь предложена. Эта система моделирует путь, которым изображения лица обработаны между сетчаткой и областями V1 и V2 нашей визуальной системы. Некоторые моделирования способностей распознавания системы также представлены.
I. ВВЕДЕНИЕ
Распознание лица - очень живая и расширяющаяся область исследования. Увеличивающийся интерес в распознаванию лица главным образом стимулируют заявления как управление доступом к зданиям и (вычислительным) системам, идентификации для проведения законов в жизнь, контролю за границами, идентификации и проверке для кредитных карт и торгового автомата, и совсем недавно пассивного распознавания преступников (например террористы, хулиганы) в общественных местах или зданиях (аэропорты, вокзалы, стадионы, и т.д.). Много различных подходов были предложены, чтобы решить эту задачу. Примерно разговор самых успешных подходов может быть разделен на t он, которые анализируют лица в целостном смысле (например eigenfaces и fisherfaces) и те, которые анализируют учредительные части лиц (глаза, рот, нос, и т.д.) что касается примера так называемая динамическая архитектура связи.
Динамическая архитектура связи - общая техника распознавания лица, которая представляет лица, проектируя их на упругую сетку, где ответ банка фильтра Gabor измерен в каждом узле сетки. Признание лиц выполнено, измеряя подобие filt er ответ в каждом узле (Gabor - самолеты) между различными изображениями лица. Узлы сетки обычно, но не необходимый, соответствуют так называемым основанным на вере пунктам (центр глаз, вершина носа, углы губ, и т.д.). Одна из самой успешной динамической архитектуры связи - Упругий Граф Связки, Соответствующий-EBGM (см. например [10]).
Анализ Gabor, специфический случай объединенного пространственного / анализа частоты, биологически базируется, и их ориентируемые фильтры (фильтры Gabor) моделируют вид визуальной обработки, выполненной простым n d сложные ячейки первичной визуальной коры более высоких млекопитающих [6]. Форма восприимчивых областей этих ячеек и их организации - результаты визуального неконтролируемого изучения во время развития визуальной системы за первые несколько месяцев жизни [9]. Основанный на этих фактах можно сказать, что динамический подход связи для распознавания лица биологически мотивирован, по крайней мере в стадиях, где анализ Gabor используется.
Цель этой работы состоит в том, чтобы предпринять шаги далее в строительство системы распознавания лица, которая биологически базируется. Чтобы достигнуть этой цели, Полярное регистрацией Преобразование - L P T [5], который моделирует Картографию Retinothopic визуальной информации между сетчаткой и областью V1 визуальной коры [6] [9], используется.
Система распознавания лица, основанная на динамической архитектуре связи, и в котором входные изображения сначала обработаны, используя LPT, здесь описана (см. блок-схему в числе 1). Предложенная система моделирует путь, которым изображения лица обработаны между сетчаткой и областями V1 и V2 нашей визуальной системы. Гипотеза s принимала r e, которые в наших визуальных лицах системы сохранены как Gabor - самолеты, и что идентификация лица выполнена, измеряя подобие между Gabor-самолетами входного изображения лица и Gabor-самолетами сохраненных лиц.
Использование LPT в заявлениях распознавания лица не ново, различные группы исследования использовали это. T я s tarelli и Grosso [7] [8] осуществили активную систему распознавания лица, которая использует LPT вместе с Основным Составляющим Анализом; Chien и Choi использовали LPT, чтобы определить местонахождение ориентиров в лицах [1]; Minut и др. использовали LPT вместе со Скрытыми Моделями Markov для распознавания лиц [4]. Однако, t o наше знание наша работа - первый, где LPT были включены в архитектуру распознавания лица динамической связи.
Статья структурирована следующим образом. Предложенная архитектура распознавания лица описана в секции II. В секции III некоторые моделирования способностей распознавания предложенного метода, используя Йельскую Базу данных Лица представлены, вместе со сравнением с архитектурой EBMG. Наконец, в секции IV некоторые заключения и проектирования этой работы даны.
II. ПРЕДЛОЖЕННАЯ АРХИТЕКТУРА
Блок-схема предложенной архитектуры представлена в числе 1. Когда новое изображение лица прибывает в систему, блок Выравнивания Лица находит, что основанные на вере пункты Fp используются для распознавания (ученики, вершина носа, углы губ, и т.д.) . В нашем текущем выполнении t его блок не осуществлен автоматическим способом, но вручную. Впоследствии Полярное регистрацией Преобразование применено по входному изображению лица, используя как происхождение преобразования координаты основанного на вере пункта (вершина носа в нашем случае). Прежде, чем применить Gabor, Фильтрующий блок, координаты основанных на вере пунктов Fp преобразованы в новую полярную регистрацией область (Полярный регистрацией Координационный блок Преобразования). После того, полярное регистрацией изображение является замысловатым с каждой Грамм-силой Фильтры Gabor, составляющие Банк Фильтра. Скручивание применено в каждом из основанных на вере пунктов Fp (полярные регистрацией координаты). Результаты скручивания - Gabor - самолеты. Наконец, чтобы определить identit y входного лица, его Самолеты Gabor по сравнению со всеми Gabor-самолетами, которые формируют Базу данных Графов Лица, используя Сима ilarity Соответствие блоку.
|
|
