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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 528 - 537 (10page)
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Face recognition has gained significant notice because of its application in many businesses: security, healthcare, and marketing. In this paper, we will present the recognition method using the combination of correlation filters (CF) and Support Vector Machine (SVM). Firstly, we evaluate the performance and compared four different correlation filters: minimum average correlation energy (MACE), maximum average correlation height (MACH), unconstrained minimum average correlation energy (UMACE), and optimal-tradeoff (OT). Secondly, we propose the machine learning approach by using the OT correlation filter for features extraction and SVM for classification. The numerical results on National Cheng Kung University (NCKU) and Pointing’04 face database show that the proposed method OT-SVM gets higher accuracy in face recognition compared to other machine learning methods. Our approach doesn’t require graphics card to train the image. As a result, it could run well on a low hardware system like an embedded system.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. DESIGN OF CORRELATION FILTERS – SUPPORT VECTOR MACHINE
3. NUMERICAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Q.W. Shahid and A.N. Alvi, “Object Tracking using MACH Filter and Optical Flow in Cluttered Scenes and Variable Lighting Conditions,” World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 60, pp. 709-712, 2009.
M. David and L.Y. Yu, “Face Recognition Subject to Variations in Facial Expression, Illumination and Pose using Correlation Filters,” Journal Computer Vision and Image Understanding, Vol. 104, No. 1, pp. 1-15, 2006.
G. Verma and A. Sinha, “Design of Advanced Correlation Filters for Finger Knuckle Print Authentication Systems,” Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing, pp. 47-56, 2017.
M. Savvides, B.V. Kumar, and P. Khosla, “Face Verification using Correlation Filters,” Proceedings of the 3rd IEEE Automatic Identification Advanced Technologies, pp. 56-61, 2002.
X. Zhu, S. Liao, Z. Lei, R. Liu, and S.Z. Li, “Feature Correlation Filter for Face Recognition,” Proceedings of International Conference on Biometrics, pp. 77-86, 2007.
M. David and L.Y. Yu, “Face Recognition Subject to Variations in Facial Expression, Illumination and Pose using Correlation Filters,” Journal Computer Vision and Image Understanding, Vol. 104, No. 1, pp. 1-15, 2006.
G. Verma and A. Sinha, “Design of Advanced Correlation Filters for Finger Knuckle Print Authentication Systems,” Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing, pp. 47-56, 2017.
M. Savvides, B.V. Kumar, and P. Khosla, “Face Verification using Correlation Filters,” Proceedings of the 3rd IEEE Automatic Identification Advanced Technologies, pp. 56-61, 2002.
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