Feature to Feature Matching for LBP Based Face Recognition

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F15%3A43927215" target="_blank" >RIV/49777513:23520/15:43927215 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27101-9_28" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27101-9_28</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27101-9_28" target="_blank" >10.1007/978-3-319-27101-9_28</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Feature to Feature Matching for LBP Based Face Recognition

Popis výsledku v původním jazyce

The paper presents a novel face recognition method called Local Binary Patterns with Feature to Feature Matching (LBP-FF). Contrary to other LBP approaches, we do not focus on the operator itself, however we would like to improve the matching procedure.The current LBP based approaches concatenate all feature vectors into one vector and then compare these large vectors. By contrast, our method compares the features separately. A sophisticated distance measure composed from two parts is used for face comparison. Chi square distance and histogram intersection metrics are utilized for vector distance computation. The proposed approach is evaluated on four face corpora: AT&T, FERET, AR and ČTK database. We experimentally show that our method significantlyoutperforms all compared state-of-the-art methods on all the databases.

Název v anglickém jazyce

Feature to Feature Matching for LBP Based Face Recognition

Popis výsledku anglicky

The paper presents a novel face recognition method called Local Binary Patterns with Feature to Feature Matching (LBP-FF). Contrary to other LBP approaches, we do not focus on the operator itself, however we would like to improve the matching procedure.The current LBP based approaches concatenate all feature vectors into one vector and then compare these large vectors. By contrast, our method compares the features separately. A sophisticated distance measure composed from two parts is used for face comparison. Chi square distance and histogram intersection metrics are utilized for vector distance computation. The proposed approach is evaluated on four face corpora: AT&T, FERET, AR and ČTK database. We experimentally show that our method significantlyoutperforms all compared state-of-the-art methods on all the databases.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in Artificial Intelligence and Its Applications

ISBN

978-3-319-27100-2

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

371-381

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Cuernavaca Morelos Mexico

Datum konání akce

25. 10. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000367681400028