Illumination Invariant Face Recognition using SQI and Weighted LBP Histogram

سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 944

فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IPRIA01_051

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393

چکیده مقاله:

The illumination variation is one of the main challenges in real-world face recognition systems. Face recognition under uneven illumination is still an open problem.In this paper, we proposed a novel illumination invariant face recognition approach based on Self Quotient Image and weightedLocal Binary Pattern. We improved the performance of thesystem by using different sigma values of SQI for training and testing. Furthermore, using two multi-region uniforms LBP forfeature extraction simultaneously, made the system more robust to illumination variation. This approach gathers information ofthe image in both local and global levels. The weighted Chi square statistic is used for histogram comparison. The usedweighted approach emphasizes on the more important regions infaces. The proposed approach is compared with some methods like QI, SQI, QIR, MQI, DMQI, DSFQI, PCA and LDA on Yale face database B and CMU-PIE database. The experimental results show that our method outperforms other tested methods

نویسندگان

Mohsen Biglari

Department of Computer Engineering University of Kashan Kashan, Iran

Faezeh Mirzaei

Department of Computer Engineering University of Kashan Kashan, Iran

Hossein Ebrahimpour-Komeh

Department of Computer Engineering University of Kashan Kashan, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • _ (تا 18 اسفند (1391 هه هه ...
  • _ (1 تا 18 اسفند (1391 هه هه ...
  • M. Turk and A Pentland, "Eigenfaces for recognition, " Journal ...
  • _ _ _ _ _ _ Based _ ...
  • S. Z. Li, R. F Chu, S. C. Liao, and ...
  • J. Wang, L. Wu, and X. He, " A new ...
  • L. Zhichao and E. Joo, "Face Recognition under Varying Ilumination, ...
  • _ _ _ [12] _ _ _ 2001. ...
  • F. J. Huang, Z. Zhou, H. J. Zhang, and T. ...
  • B. Amberg, R. Knothe, and T. Vette. "Expression invariant 3D ...
  • I. A. Kakadiaris, G. Passalis, G. Toderici, M. N. Murtuza, ...
  • T. Ojala, M. Pietikiinen, and D. Harwood, "A comparative study ...
  • The First Iranian Conference On Pattern Recognition and Image Analysis ...
  • _ _ Intelligence, IEEE [26] X. Zou, J. Kittler, and ...
  • D. Maturana, D. Mery, and A. Soto, "Face recognition with ...
  • T. Sim, S. Baker, and M. Bsat, "The CMU pose, ...
  • S. Shan, W. Gao, B. Cao, and D. Zhao, "Illumination ...
  • T. Ojala, M. Pietikainen, and T. Maenpaa, "Multiresolution gray-scale and ...
  • نمایش کامل مراجع