Feature Extraction Methods for Real-Time Face Detection and Classification

Feature Extraction Methods for Real-Time Face Detection and Classification

Tác giả: David Masip, Marco Bressan, Jordi Vitrià

Lĩnh vực: Xử lý tín hiệu ảnh, Nhận dạng khuôn mặt, Học máy

Nội dung tài liệu:

Bài viết này trình bày một hệ thống hoàn chỉnh cho nhận dạng và phân loại khuôn mặt trong thời gian thực. Hệ thống này sử dụng bộ phân loại Bayes cho nhận dạng khuôn mặt và phương pháp láng giềng gần nhất cho phân loại khuôn mặt. Để cải thiện hiệu suất của bộ phân loại, một thuật toán trích xuất đặc trưng dựa trên phân tích phân biệt phi tham số đã được triển khai. Nghiên cứu cũng đề xuất một phương pháp tăng cường mới bằng cách điều chỉnh đặc trưng dựa trên các ví dụ bị phân loại sai. Hệ thống đã được thử nghiệm trong môi trường thời gian thực và cho thấy kết quả khả quan.

Mục lục chi tiết:

• 1. Giới thiệu
• 2. Nhận dạng khuôn mặt
• 2.1. Kết hợp bộ phân loại và AdaBoost
• 2.1.1. Tăng cường sử dụng đặc trưng cố định
• 2.1.2. Tăng cường sử dụng đặc trưng thích ứng
• 3. Nhận dạng khuôn mặt
• 3.1. Tiền xử lý ảnh
• 3.2. Phân loại khuôn mặt
• 3.2.1. Phân tích phân biệt Fisher
• 3.2.2. Phân tích phân biệt phi tham số
• 4. Thử nghiệm
• 4.1. Nhận dạng khuôn mặt
• 4.1.1. Nhận dạng khuôn mặt bằng đặc trưng cố định
• 4.1.2. Nhận dạng khuôn mặt bằng đặc trưng thích ứng
• 4.2. Nhận dạng khuôn mặt trong môi trường không kiểm soát
• 4.2.1. Thiết lập cho bộ nhận dạng khuôn mặt
• 4.2.2. Trích xuất đặc trưng và nhận dạng khuôn mặt
• 4.2.3. Thiết lập và kết quả thực nghiệm
• 5. Kết luận