Numer: 07/2015 Str. 24
Autorzy: Krzysztof Siwek , Stanisław Osowski , Jacek Jakubowski :
Tytuł: Rozpoznawanie twarzy w podczerwieni i w świetle widzialnym – porównanie metod
Streszczenie: Praca przedstawia porównanie metod rozpoznawania twarzy na podstawie dwu rodzajów obrazów: widzialnego oraz w podczerwieni. Zbadano kilka metod przetwarzania obrazu w cechy diagnostyczne: metodę opartą na PCA, nieliniową metodę KPCA, odwzorowanie Sammona oraz transformację stochastyczną tSNE. Każda z tych metod generuje inny zestaw cech diagnostycznych użytych jako atrybuty wejściowe dla klasyfikatora. W pracy zastosowano zespół klasyfikatorów stosujących sieć SVM oraz las losowy Breimana . Przedstawiono wyniki rozpoznania każdego z tych klasyfikatorów współpracujących z odpowiednim zestawem atrybutów wejściowych oraz wynik fuzji poszczególnych rezultatów. Jako jednostkę integrującą zespół zastosowano las drzew losowych. Wyniki pokazują, że zastosowanie wielu metod przetwarzania obrazu w cechy diagnostyczne i równoległego obrazowania twarzy w postaci widzialnej i w podczerwieni pozwala zwiększyć efektywność rozpoznania o około 30%.
Słowa kluczowe: obrazy widzialne i w podczerwieni, rozpoznawanie twarzy, transformacje danych, klasyfikacja.