Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2018

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: obraz widzialny w podczerwieni

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Deep neural networks and classical approach to face recognition – comparative analysis

Siwek K., Osowski S.

Przegląd Elektrotechniczny

2018

R. 94, nr 4

1--4

The paper presents application of the convolutional neural network (CNN) in face recognition. Data bases of faces have been represented by the visible and thermal infra-red images. The CNN is regarded nowadays as the most efficient tool in image analysis. This technique was applied to recognition of 50 classes of face images represented in visual and infrared imagery. This approach will be compared to the traditional approach relying on classical feature generation methods and application of support vector machine classifier. The numerical results of experiments performed on the face image data base will be presented and discussed.

Praca przedstawia porównanie metod rozpoznawania twarzy przy zastosowaniu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i klasycznego podejścia opartego na specjalistycznych metodach generacji cech diagnostycznych. Twarze są reprezentowane w postaci 2 rodzajów obrazów: widzialnego oraz w podczerwieni. Zbadano i porównano dwa podejścia do analizy obrazów. Jeden polega na zastosowaniu konwolucyjnej sieci neuronowej łączącej w jednym systemie generację nienadzorowaną cech diagnostycznych i klasyfikację. Drugie, klasyczne podejście, rozdzielające obie części przetwarzania. Generacja cech odbywa się poprzez zastosowanie specjalistycznych metod (tutaj PCA, KPCA i tSNE), a klasyfikacja wykorzystuje te cechy jako sygnały wejściowe dla oddzielnego klasyfikatora SVM. Wyniki eksperymentów numerycznych zostały przedstawione i porównane na bazie 50 różnych obrazów twarzy stworzonych w różnych warunkach oświetlenia i akwizycji.