Comparison between LDA and PCA with the use of the color to face authentication

• Autorzy: Fedias Meriem , Djamel Saigaa

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.09.12

Warianty tytułu

PL

Porównanie LDA i PCA z wykorzystaniem uwierzytelniania za pomocą koloru i twarzy

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The face authentication systems generally use the representation in levels of gray of the face image like characteristic of entry; but in this work we studied the contribution of the color to the face authentication. for the extraction of face characteristics of the data base, we tested a different color spaces on two methods: the method of principal components Analysis PCA and the method of linear discriminant analysis LDA and once the characteristic vector is extracted, the next stage consists in comparing it with the vector characteristic of face witch authenticated, and with the use of each component color alone at the entry of this system, we calculates the error rates in the two sets of validation and test for the data base XM2VTS according to the protocol of Lausanne, and finally we compare between these two methods to see the improvements which can give us each method with the different color spaces.

PL

Systemy uwierzytelniania twarzy zazwyczaj wykorzystują reprezentację obrazu twarzy w poziomach szarości, podobnie jak charakterystyczna cecha wejścia; ale w tej pracy badaliśmy wpływ koloru na uwierzytelnianie twarzy. w celu ekstrakcji cech twarzy z bazy danych przetestowaliśmy różne przestrzenie kolorów dwiema metodami: metodą analizy składowych głównych PCA oraz metodą liniowej analizy dyskryminacyjnej LDA i po wyodrębnieniu wektora charakterystycznego kolejnym etapem jest porównanie to z wektorem charakterystycznym twarzy, która została uwierzytelniona i przy użyciu każdego składowego koloru osobno na wejściu do tego systemu obliczamy współczynniki błędów w dwóch zestawach walidacyjnych i testowych dla bazy danych XM2VTS zgodnie z protokołem z Lozanny i na koniec porównujemy te dwie metody, aby zobaczyć ulepszenia, które mogą zapewnić nam każdą metodę z różnymi przestrzeniami kolorów.

Słowa kluczowe

EN

principal components Analysis PCA; linear discriminant analysis LDA; face authentication; color space

PL

główne składowe Analiza PCA; liniowa analiza dyskryminacyjna LDA; uwierzytelnianie twarzą; przestrzenie kolorów

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 9
• Strony: 75--79
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Fedias Meriem

• Laboratory of Energy Systems Modeling (LMSE), Dept. of Electrical Engineering, University of Biskra, Biskra, Algeria
• Department of Electronics, faculty of Technology, University of M’sila, Algeria

• https://orcid.org/0009-0005-3951-7060

autor

Djamel Saigaa

• Department of Electronics, faculty of Technology, University of M’sila, Algeria

• https://orcid.org/0000-0002-8781-8416

Bibliografia

• [1] Turk M.A., Pentland A.P., Face recognition using eigenfaces. IEEE Comput. Sco. Press, (1991), 586-591.
• [2]Chellappa R., Wilson C.L., Sirohey S., Human and machine recognition of faces: A survey, Proceedings of the IEEE, (1995), 705-740.
• [3] Matthew T., Alex P., Eigenfaces for recognition. Journal of cognitive neuroscience, 3 (1991., nr 1, 71–86
• [4] Messer K., Matas J., Kittler J., Jonsson K., Xm2vtsdb : The extended m2vts database. Audio- and Video-based Biometric Person Authentication (AVBPA), (1999), 72–77.
• [5] Luettin J., Maitre G., Evaluation protocol for the extended M2VTS database. (1998).
• [6] Saigaa D., Benoudjit N., Benmahamed K., Leland-ais S., Authentification d'individus par reconnaissance de visage, courier de savoir Biskra, Algerie, (2005), nr6.
• [7] Hardenberg J.Y., Acquisition et reproduction d'images couleur : approches colorimétrique et multi spectrale, doctorat thesis, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications Specialité : Signal et Images 1999.
• [8] Havran C., Hupet L., Czyz J., Lee J., Vandendorpe L., Verleysen M., Independent Component Analysis for face authentication" KES'2002 proceedings – Knowledge- Based Intelligent Information and Engineering Systems, Crema (Italy), 16- 18 September (2002).
• [9] Saigaa D., Benoudjit N., Bemahammed K., Lelandaius S., Face Authentication using Enhanced Fisher linear discriminant Model (EFM), WSEAS International Conference on Computational Intelligence, Man-Machine Systems and Cybernetics (CIMMACS’05), in Miami Florida (USA), Nov. 17-19 (2005), 155 160.
• [10] Belhumeur P., Hespanha J.P., Kriegman D.J., Eigenfaces vs. Fisherfaces: recognition using class specific linear projection. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (1997), 711-720.
• [11] Fedias M., Saigaa D., L'apport de la couleur à l'authentification de visage, Conférence internationale à constantine JIG'2007 proceedings, (2007), 120-126.
• [12] Wendy S. Yambor, Analysis of PCA-based and fisher discriminantbased image recognition algorithms, Technical Report CS-00-103, july (2000).
• [13] Belhumeur P.N., Hespanha J.P., Kriegman D.J.. Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition using class specific linear projection. IEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence, 19 (1997), nr7, 711– 720.
• [14] Zhao W., Chellappa R., Krishnaswamy A., Discriminant analysis of principal components for face recognition. In Proc. of Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition,(998), 336– 341.
• [15] Liu C., Wechsler H., Enhanced fisher linear discriminant models for face recognition, In Proceeding of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 1998.
• [16] M. Fedias, D. Saigaa “ Nonlinear fusion of colors to face authentication ”, Proc. Conf. ICEEDT’08, International conference on electrical engineering design and technologies, Hammamet, Tunisia, Nov. 2008.
• [17] M. Fedias, D. Saigaa “Non linear fusion of colors to face authentication using EFM method, Journal of Applied Computer Science & Mathematics Romania (JACSM), (2010), nr9, 42-50.
• [18] Saigaa D., Fedias M., Harrag A., Bouchelaghem A., Drif D., Color space MS based feature extraction method for face verification, the 11th International conference on hybrid intelligent systems HIS’ 2011, (2011), 328-333.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).