Selection of distinctive SIFT feature based on its distribution on feature space and local classifier for face recognition
المؤلفون المشاركون
Liu, Tong
Kim, Sung-Hoon
Lim, Sung-Kil
Lee, Hyon-Soo
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 10، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2013)8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2013-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper investigates a face recognition system based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) feature and Its distribution on feature space.
The system takes advantage of SIFT which possess strong robustness to expression, accessory pose and illumination variations.
Since we use each of SIFT keypoint as the feature of face and SIFT keypoints are very complicated in feature space, we apply the feature partition on SOM (Self Organizing Map) and adopt local MLP (Multilayer Perceptron) for each node on map to improve the classification performance.
Moreover the distinctive features from all SIFT keypoints in each face class are defined and extracted based on feature distribution on SOM.
Finally the face can be recognized through the proposed scoring method depending on the classification result of these distinctive features.
In the experiments, the proposed method gave a higher face recognition rate than other methods including matching and holistic feature based methods in three famous databases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Tong& Kim, Sung-Hoon& Lim, Sung-Kil& Lee, Hyon-Soo. 2013. Selection of distinctive SIFT feature based on its distribution on feature space and local classifier for face recognition. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 10, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-312007
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Sung-Hoon…[et al.]. Selection of distinctive SIFT feature based on its distribution on feature space and local classifier for face recognition. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 10, no. 1 (Jan. 2013).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-312007
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Tong& Kim, Sung-Hoon& Lim, Sung-Kil& Lee, Hyon-Soo. Selection of distinctive SIFT feature based on its distribution on feature space and local classifier for face recognition. The International Arab Journal of Information Technology. 2013. Vol. 10, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-312007
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-312007
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