350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №10 за 2016 г.
Статья в номере:
Исследование метрик качества изображения лица в задачах распознавания
Ключевые слова: оценка качества изображения лица распознавание лиц симметричность коэффициент корреляции
Авторы:
И.С. Ненахов - аспирант, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: zergoodsound@gmail.com В.В. Хрящев - к.т.н., доцент, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: vhr@yandex.ru А.Л. Приоров - д.т.н., доцент, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: andcat@yandex.ru А.А. Лебедев - магистрант, Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова E-mail: lebedevdes@gmail.com
Аннотация:
Исследован набор метрик качества изображения лица: четкость, разрешение, симметричность, контрастность, метрика на основе обучения ранжированию. Предложена новая метрика оценки качества лица на основе симметричности особых точек. Для всех из них рассчитаны коэффициенты ранговой корреляции Спирмена с субъективной экспертной оценкой при различных уровнях освещенности сцены. Получены результаты, позволяющие оптимизировать системы биометрической идентификации по изображению лица.
Страницы: 48-53
Список источников

 

  1. Zhao W., Chellappa R., Phillips P., Rosenfeld A. Face recognition: A literature survey // ACM Computing Surveys (CSUR). 2003. V. 35. № 4. P. 399-458.
  2. Ozay N., Tong Y., Frederick W., Liu X. Improving face recognition with a quality-based probabilistic framework // In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Biometrics Workshop. 2009. Р. 134-141.
  3. Zhu X., Ramanan D. Face detection, pose estimation and landmark localization in the wild // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2012. P. 2879-2886.
  4. Gao X., Li S. Z., Liu R., Zhang P. Standardization of face image sample quality // Proc. Int. Conf. Biometrics. 2007. P. 242-251.
  5. Nasrollahi K., Moeslund T.B. Face quality assessment system in video sequences // BIOID, Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 2008. V. 5372. P. 10-18.
  6. Wong Y., Chen S., Mau S., Sanderson C., Lovell B.C. Patch-based probabilistic image quality assessment for face selection and improved video-based face recognition // Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops. 2011. P. 74-81.
  7. Chen J., Deng Y., Bai G., Su G. Face Image quality assessment based on learning to rank // IEEE Signal Processing Letters. 2015. V. 22. № 1. P. 90-94.
  8. Chen J., Yang C., Deng Y., Zhang G., Su G. Exploring facial asymmetry using optical flow // IEEE Signal Processing Letters. 2014. V. 21. № 7. P. 792-795.
  9. Nikitin М., Konushin A., Konushin V. Face quality assessment for face verification in video // Proceedings of GraphiCon\'2014. 2014. P. 111-114.
  10. Hadid A., Pietikainen M. From still image to video-based face recognition: An experimental analysis // In Proc. Automatic Face and Gesture Recognition (AFGR). 2004. P. 813-818.
  11. Berrani S., Garcia C. Enhancing face recognition from video sequences using robust statistics // In IEEE International Conference on Video and Signal Based Surveillance (AVSS). 2005. P. 324-329.
  12. Ненахов И.С., Хрящев В.В., Павлов В.А. Оценка качества изображения лица в задачах биометрической идентификации // Цифровая обработка сигналов и ее применение (DSPA-2016): Докл. 18-й междунар. конф. Москва. 2016. Т. 2. С. 954-959.
  13. Никитин А.Е., Хрящев В.В., Приоров А.Л., Матвеев Д.В. Разработка и анализ алгоритма распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов // Нелинейный мир. 2014. № 8. С. 35-42.
  14. ISO/IEC 19794-5 (published version). Information technology - Biometric Data Interchange Formats. 2005.
  15. Machine readable travel documents. International Civil Aviation Organization. 2006.
  16. Sang J., Lei Z., Li S.Z. Face image quality evaluation for ISO/IEC standards 19794-5 and 29794-5 // In ICB, Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 2009. V. 5558. P. 229-238.
  17. Yang Z., Ai H., Wu B., Lao S., Cai L. Face pose estimation and its application in video shot selection // In International Conference on Pattern Recognition (ICPR). 2004. P. 322-325.
  18. Zhang G., Wang Y. Asymmetry-based quality assessment of face images // In ISVC, Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 2009. V. 5876. P. 499-508.
  19. Ненахов И.С., Брюханов Ю.А., Хрящев В.В. Неэталонная оценка качества изображений на основе многомасштабных локальных бинарных шаблонов // Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий ? РЭУС-2016: Сб. докл. междунар. конф. Москва. Т. 2. С. 378-382."Успехи современной радиоэлектроники", 2016 г., № 10 53
  20. Feng Z., Huber P., Kittler J., Christmas W., Wu X.J. Random cascaded-regression copse for robust facial landmark detection // IEEE Signal Processing Letters. 2015. V. 22. № 1. P. 76-80.
  21. Howse J. OpenCV Computer vision with Python. Packt Publishing Ltd. 2013.