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DLRC based face recognition using PDBPs

초록/요약

In this thesis, a robust dual linear regression classification based face recognition method using pixel difference binary pattern (PDBP) and robust parameter estimation is proposed. The proposed PDBP is a feature descriptor like the local binary pattern using binarized pixel differences between neighboring blocks and the center block. Furthermore, a robust estimation method using a Huber loss function is used to increase the robustness of the proposed method by reducing the influence of outliers. Experimental results with LFW and Honda database show the effectiveness of the proposed face recognition method on static images and videos database, respectively.

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초록/요약

본 논문에서는 pixel difference binary pattern (PDBP) 및 강건한 파라미터 추정을 사용한 dual linear regression classification 기반의 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안하는 PDBP는 이웃하는 블록들과 상기 중앙 블록 사이의 화소 값의 차이를 이용하는, local binary pattern과 유사한 로컬 특성 기술자이다. 또한, Huber 손실 함수를 이용하여 강건한 추정 방법은 특이점의 영향을 줄임으로써 제안 된 방법의 강건함을 향상시키기 위해 사용된다. 다양한 database에서의 실험 결과는 정지 영상 및 동영상에서의 제안하는 얼굴 인식 방법의 효과를 보인다.

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