Image recognition using the histogram analyser

• Autorzy: Mikłasz M. , Aleksiun P. , Rytwiński T. , Sinkiewicz P.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this article the Histograms Analyser system is presented. It allows us to model simple image recognition systems based on the histograms computation and comparison. Three possibilities of image histograms are presented: 3D, Grayscale and Red-, Green- or Blue-channel histogram. The major methods of comparison are presented too: L0, L1 and L2 Norm, the Matusita distance and the Divergence. The article also shows the results of using Histogram Analyser - creation of simple, fast and efficient face recognition system -.vith the best settings for specific, definite database.

Słowa kluczowe

EN

histogram; image recognition; face recognition; distance measures

PL

histogram; rozpoznawanie obrazu; rozpoznawanie twarzy

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
• Czasopismo: Computing, Multimedia and Intelligent Techniques
• Rocznik: 2005
• Tom: Vol. 1 nr 1
• Strony: 73--86
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Mikłasz M.

• Technical University of Szczecin, Faculty of Computer Science and Information Systems, ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin, Poland

autor

Aleksiun P.

• Technical University of Szczecin, Faculty of Computer Science and Information Systems, ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin, Poland

autor

Rytwiński T.

• Technical University of Szczecin, Faculty of Computer Science and Information Systems, ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin, Poland

autor

Sinkiewicz P.

• Technical University of Szczecin, Faculty of Computer Science and Information Systems, ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin, Poland

Bibliografia

• [1] gpro.wi.ps.pl.
• [2] Kukharev G., Kuźmiński A., Techniki biometryczne. Cz. 1. Metody rozpoznawania twarzy, Pracownia Poligraficzna WIPS, Szczecin 2003.
• [3] Huet B., Hancock E.R., Structural Indexing of Infra-red Images using Statistical Histogram Comparison, IWISP 1996, 653-656.
• [4] Kukharev G., Kuzminski A., Nowa klasa ekstraktorów cech dla systemów rozpoznawania twarzy, Materiały VIII Sesji Naukowej Informatyki, INFORMA, WIPS, Szczecin 2003/2004, Vol. 1, 135-142.
• [5] MATLAB 6.5. www.mathworks.com.
• [6] Erdem C.E., Tekalp A.M., Sankur B., Metrics for performance evaluation of video object segmentation and tracking without ground-truth, Proc. IEEE ICIP, Thessaloniki 2001.
• [7] Rubner Y., Tomasi C., Guibas L.J., A metric for distributions with applications to image databases, ICCV 98, 59-66.
• [8] Kuzminski A., Kukharev G., Modelowanie zadań rozpoznawania twarzy przy użyciu wizualnego systemu FaReS_MOD, Materiały VI Sesji Naukowej Informatyki, INFORMA, WIPS, Szczecin 2001, Vol, 1, 49-53.
• [9] Nowosielski A., Three stage face recognition algorithm for visitor identification system, Proc. 10th Intrnational Conference: Advanced Computer Systems (ACS 2003), Miedzyzdroje.
• [10] Gibson S., Harvey R., Recognition and retrieval via histogram trees, British Machine Vision Conference, University of East Anglia 2001.
• [11] Kukharev G., Nowosielski A., Visitor Identification - Elaborating Real Time Face Recognition System, WSCG 2004 Short Communications, Plzen 2004, 157-164.