Pose-Invariant Face Recognition via RGB-D Images
المؤلفون المشاركون
Sang, Gaoli
Zhao, Qijun
Li, Jing
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Three-dimensional (3D) face models can intrinsically handle large pose face recognition problem.
In this paper, we propose a novel pose-invariant face recognition method via RGB-D images.
By employing depth, our method is able to handle self-occlusion and deformation, both of which are challenging problems in two-dimensional (2D) face recognition.
Texture images in the gallery can be rendered to the same view as the probe via depth.
Meanwhile, depth is also used for similarity measure via frontalization and symmetric filling.
Finally, both texture and depth contribute to the final identity estimation.
Experiments on Bosphorus, CurtinFaces, Eurecom, and Kiwi databases demonstrate that the additional depth information has improved the performance of face recognition with large pose variations and under even more challenging conditions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sang, Gaoli& Li, Jing& Zhao, Qijun. 2015. Pose-Invariant Face Recognition via RGB-D Images. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099660
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sang, Gaoli…[et al.]. Pose-Invariant Face Recognition via RGB-D Images. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099660
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sang, Gaoli& Li, Jing& Zhao, Qijun. Pose-Invariant Face Recognition via RGB-D Images. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099660
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099660
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر