Rozpoznawanie twarzy na podstawie cech lokalnych obrazów z zakresu światła widzialnego i podczerwieni

• Autorzy: Pacan J. , Jakubowski J.

Warianty tytułu

EN

Face recognition using local features of images in visible and infrared spectra

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje problematykę rozpoznawania twarzy na podstawie cech lokalnych obrazu. Przedstawione zostały wyniki badań, których celem było porównanie efektywności działania prezentowanej procedury rozpoznawania tożsamości przy wykorzystaniu obrazów twarzy z zakresu światła widzialnego i podczerwieni oraz ocena możliwości zastosowania integracji danych z obu zakresów spektralnych w procesie identyfikacji.

EN

The paper deals with the subject of face recognition using local image features. It contains the results of the research which was conducted with the objective of comparing the performance of the presented identity recognition method using face images in visible and infrared spectra and assessing the possibility of applying the integration of data from both spectral ranges during the identification process.

Słowa kluczowe

PL

rozpoznawanie twarzy; punkty charakterystyczne twarzy; termogramy twarzy

EN

face recognition; interest points; thermal image

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 89, nr 9
• Strony: 144--147
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pacan J.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki

autor

Jakubowski J.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki

Bibliografia

• [1] Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L., Speeded-Up Robust Features (SURF), Computer Vision and Image Understanding ,110 (2008), 346-359.
• [2] Belhumeur P., Hespanha J., Kriegman D., Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection, IEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence, 19 (1997), nr 7, 711-720.
• [3] Brunelli R., Poggio T., Face Recognition: Features versus Templates, IEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence, 15 (1993), nr 10, 1042-1052.
• [4] Geng C., Jiang X., SIFT features for face recognition, Second IEEE International Conference on Computer Science and Technology, (2009), 598-602.
• [5] Ilkyun J., Sewoong J., Youngouk K., Mobile robot navigation using difference of wavelet SIFT, Second International Conference on Machine Vision, (2009), 286-292.
• [6] Jakubowski J., Ocena możliwości wykorzystania deskryptorów cech lokalnych obrazu twarzy w zadaniu automatycznej identyfikacji osób, Przegląd Elektrotechniczny, 88 (2012), nr 9a, 217-221.
• [7] Krizaj J., Struc V., Pavesic N., Adaptation of SIFT features for face recognition under varying illumination, Proc. of the 33rd International Convention MIPRO, (2010), 691-694.
• [8] Lowe. D. G., Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60 (2004), nr 2, 91-110.
• [9] Matas J., Chum O., Urban M., Pajdla T., Robust Wide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions, British Machine Vision Conference, (2002), 384-393.
• [10] Osowski S., Metody i narzędzia eksploracji danych, Wydawnictwo BTC, Legionowo 2013 r.
• [11] Pacan J., Jakubowski J., Wiśnios M., Zastosowanie transformacji SIFT w identyfikacji tożsamości na podstawie obrazów termalnych twarzy, Technika Transportu Szynowego, (2012), nr 9, 1899-1908.
• [12] Pawlik P., Mikrut S., Porównanie dokładności wybranych metod dopasowania obrazów zdjęć lotniczych, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 17b (2007), 603-611.
• [13] http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/