Celem artykułu jest określenie skuteczności popularnych algorytmów rozpoznawania twarzy w przypadku zdjęć o niskiej jakości. W trakcie pracy zostały opisane podstawowe algorytmy rozpoznawania twarzy takie jak LBPH, Eigenfaces i Fisherfaces. Do przeprowadzenia badań stworzono platformę badawczą wyposażona w oprogramowanie pozwalające testować dane i zbierać wyniki. Rezultaty badań pokazała, że jedynym algorytmem nadającym się do takich rozwiązań jest LBPH. Pozostałe natomiast nie uzyskały odpowiednio wysokiego współczynnika skuteczności.
EN
The goal of the article is to determine the effectiveness of popular face recognition algorithms for poor quality photos. Basic facial recognition algorithms such as LBPH, Eigenfaces and Fisherfaces were described during the work. A research platform equipped with software allowing to test data and collect results was created. The results of the research showed that the only algorithm suitable for such solutions is LBPH. The others, however, did not achieve a sufficiently high effectiveness factor.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this paper we present an evaluation study of decision fusion strategies for infrared (IR) and visible face recognition. Several decision fusion methods based on a voting scheme (minimization, product and averaging) are discussed, and experiments for various conditions of probe and gallery sets are performed on two databases with paired IR and visible face imageries. The Eigenfaces and Fisherface classification techniques are used to extract the face features, and the performance of fusion methods on both classification approaches is discussed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.