Face Recognition Based on the Combination of Enhanced Local Texture Feature and DBN under Complex Illumination Conditions

Chen Li; Shuai Zhao; Ke Xiao; Yanjie Wang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Chen Li Shuai Zhao Ke Xiao Yanjie Wang

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 191 - 204 (14page)

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To combat the adverse impact imposed by illumination variation in the face recognition process, an effectiveand feasible algorithm is proposed in this paper. Firstly, an enhanced local texture feature is presented byapplying the central symmetric encode principle on the fused component images acquired from the waveletdecomposition. Then the proposed local texture features are combined with Deep Belief Network (DBN) togain robust deep features of face images under severe illumination conditions. Abundant experiments withdifferent test schemes are conducted on both CMU-PIE and Extended Yale-B databases which contain faceimages under various illumination condition. Compared with the DBN, LBP combined with DBN and CSLBPcombined with DBN, our proposed method achieves the most satisfying recognition rate regardless of thedatabase used, the test scheme adopted or the illumination condition encountered, especially for the facerecognition under severe illumination variation.

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M. P. Beham / 2013 / A review of face recognition methods / International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 27(4)

P. J. Phillips / 2016 / FAVT 2006 and ICE 2006 large-scale experimental results / IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence 32(5):831~846

P. J. Grother / 2010 / Report on the evaluation of 2D still-image face recognition algorithms

X. Zhao / 2013 / Robust face recognition using the GAP feature / Pattern Recognition 46(10):2647~2657

K. C. Lin / 2014 / Adaptive region enhancement based facial feature localization under complex illumination / Chinese Journal of Scientific Instrument 35(2):292~298

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