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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Wen-zhun Huang (Xijing University) Shan-wen Zhang (Xijing University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.1
발행연도
2017.1
수록면
363 - 372 (10page)

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This paper presents a novel face recognition algorithm based on the deep convolution neural network and key point detection jointed local binary pattern methodology to enhance the accuracy of face recognition. We firstly propose the modified face key feature point location detection method to enhance the traditional localization algorithm to better pre-process the original face images. We put forward the grey information and the color information with combination of a composite model of local information. Then, we optimize the multi-layer network structure deep learning algorithm using the Fisher criterion as reference to adjust the network structure more accurately. Furthermore, we modify the local binary pattern texture description operator and combine it with the neural network to overcome drawbacks that deep neural network could not learn to face image and the local characteristics. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm obtains stronger robustness and feasibility compared with the other state-of-the-art algorithms. The proposed algorithm also provides the novel paradigm for the application of deep learning in the field of face recognition which sets the milestone for further research.
#Face recognition #Deep convolution neural network #Key points detection #Local binarypattern #Feature extraction #Optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Challenges for Face Recognition
3. Our Proposed Algorithm
4. Experimental Result
5. Conclusion
References

참고문헌 (43)

참고문헌 신청
Sumathi, S., and R. Malini. “Face recognition system to enhance E Health.” E-Health Networking, Digital Ecosystems and Technologies (EDT), 2010 International Conference on. Vol. 1. IEEE, 2010. Jalal, A., and S. Kim. “Global security using human face understanding under vision ubiquitous architecture system.” World Acad. Sci. Eng. Technol 13 (2006): 7-11. Jalal, Ahmad, Shaharyar Kamal, and Daijin Kim. “A depth video sensor-based life-logging human activity recognition system for elderly care in smart indoor environments.” Sensors 14.7 (2014): 11735-11759. Jalal, Ahmad, and Yasir Ali Rasheed. “Collaboration achievement along with performance maintenance in video streaming.” Proceedings of the IEEE Conference on Interactive Computer Aided Learning, Villach, Austria. Vol. 2628. 2007. Jalal, A. “Security architecture for third generation (3G) using GMHS cellular network.” Emerging Technologies, 2007. ICET 2007. International Conference on. IEEE, 2007.

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