Face recognition using adaptive dictionaries and sparse fingerprint classification algorithm
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Date
2015
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Abstract
El reconocimiento facial en ambientes no controlados sigue siendo un problema abierto, dado que los algoritmos del estado del arte no han alcanzado un alto porcentaje de aciertos en estas situaciones. Este documento ataca este problema proponiendo un nuevo método llamado Sparse Fingerprint Classification Algorithm (SFCA). En la fase de entrenamiento, para cada sujeto enrolado, se extrae una grilla de parches de cada imagen de su cara para construir diccionarios representativos. En la fase de prueba, una grilla es extraída de la imagen en cuestión y cada parche es convertido en una representación rala (sparse) binaria usando los diccionarios, con esto se crea un fingerprint de la cara. Los coeficientes binarios votan por su clase correspondiente y la clase con mayor cantidad de votos decide la identidad de la imagen en cuestión. Se realizaron experimentos a lo largo de cinco bases de datos conocidas; los resultados muestran que SFCA es capaz de lidiar con variaciones de luz ambiente, posición de la cara, expresión, oclusión, tamaño de la cara y distancia a la cámara de mejor manera que otros algoritmos vigentes del estado del arte.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2015