Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Face recognition: PCA or ICA
Języki publikacji
Abstrakty
Praca jest opisem badań nad zastosowaniem metod ICA i PCA w rozpoznawaniu twarzy. Przeprowadzono szereg eksperymentów wykorzystując najczęściej stosowaną bazę obrazów twarzy FERET. Autorzy próbują analizować niezależnie wpływ różnych czynników na efektywność pracy metod ICA i PCA. Mimo że w obu metodach twarz jest analizowana holistycznie to jednak każdy z czynników inaczej wpływa na efektywność poszczególnych metod. Pokazuje to niezależną przydatność metod w różnych zadaniach testowych.
The research on applying ICA and PCA methods in face recognition is described. Several experiments were conducted using FERET, the most often applied base of face images. Authors are trying to analyze the influence of different factors independently on the efficiency of the work of ICA and PCA. In both methods the face is being analyzed in holistic way; however each of factors influences differently the efficiency of individual methods. It shows the independent usefulness of methods to different recognition task.
Słowa kluczowe
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
286--288
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
autor
- Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00-661 Warszawa, dasa@iem.pw.edu.pl
Bibliografia
- [1] Ellis H.: Aspects of Face Processing. Kluwer Academic Publishers, 1986
- [2] Zhao W., Chellappa R., Phillips P.J., Rosenfeld A.: Face recognition: A literature survey. ACM Comput. Surv., 35 (4), 2003, ss.399-458
- [3] Turk M., Pentland A.: Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Neurosicence, Vol. 3, No. 1, 1991, pp. 71-86
- [4] Bartlett M.S., Movellan J.R., Sejnowski T.J.: Face recognition by independent component analysis. IEEE Transactions on Neural Networks, 13, 2002, ss.1450-1464
- [5] Liu C., Wechsler H.: Comparative assessment of independent component analysis (ICA) for face recognition. Second International Conference on Audio- and Video-based Biometric Person Authentication, Washington D. C. USA, March 22-24, 1999, ss.211-216
- [6] Baek K., Draper B.A., Beveridge J.R., She K.: PCA vs. ICA: A comparison on the FERET data set. In: Joint Conference on Information Sciences, 2002, ss. 824-827
- [7] Moghaddam B.: Principal manifolds and Bayesian subspaces for visual recognition. In Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Corfu 1999, ss.1131-1136
- [8] Draper B.A., Baek K., Bartlett M.S., Beveridge J.R.: Recognizing faces with PCA and ICA. Comput. Vis. Image Underst., 91(1-2), 2003, ss.115-137
- [9] Neagoe V.E., Mugioiu A.C., Stanculescu I.A.: Face Recognition using PCA versus ICA versus LDA cascaded with the neural classifier of Concurrent Self-Organizing Maps, 8th International Conference on Communications (COMM), Bucharest 10-12 June 2010, pp. 225-228
- [10] Hyvärinen A.: Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis. IEEE Transactions on Neural Networks, 10, 1999, ss.626-634
- [11] Hyvärinen A., Oja E.: Independent component analysis: algorithms and applications. Neural Netw., 13 (4-5), 2000, ss.411-430
- [12] Phillips P.J., Moon H., Rizvi S.A., Rauss P.: The FERET evaluation methodology for face-recognition algorithms. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(10), October 2000, pp. 1090–1104
- [13] Delac K., Grgic M., Grgic S.: Independent comparative study of PCA, ICA, and LDA on the FERET data set, Int. J. Imaging Systems and Technology, 15 (5), 2005, ss.252–260
- [14] Jain A.K., Li S.Z. (ed.): Handbook of Face Recognition. Springer-Verlag 2005
- [15] Rydzek S.: Metoda automatycznej autentykacji osób oparta na pomiarze charakterystyk asymetrii oczu i/lub ust. Rozprawa doktorska, Politechnika Częstochowska, 2007
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOH-0067-0014