350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №7 за 2011 г.
Статья в номере:
Идентификация личности на основе распознавания лиц по древовидным представлениям изображений
Ключевые слова: отбор эталонов обучение классификатора распознавание образцов идентификация личности
Авторы:
Д. Ю. Степанов аспирант, Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) E-mail: DmitryStepanov@mail.ru
Аннотация:
Предложен подход к решению задачи распознавания образов, заданных многоканальными изображениями. Распознавание выполняется в пространстве многослойных представлений образов стопками деревьев, слои которых соответствуют каналам изображений. Введена мера сравнения стопок деревьев и сформулирован критерий голосования на основе ближайшего эталона. Описана процедура обучения классификатора на основе построения покрытий кластеров обучающего множества в пространстве объектов, представленных стопками деревьев. Предложен способ оптимизации параметров классификатора с использованием процедуры скользящего контроля. Эффективность построенного классификатора продемонстрирована результатами распознавания лиц по изображениям в цветовой модели HSI.
Страницы: 13-24
Список источников
  1. Phillips, P. J., Martin, A., Wilson, C. L., Przybocki, M., An introduction to evaluating biometric systems // Computer, 2000. V. 33.
  2. Jain, A. K.,Statistical pattern recognition: a review // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2000. V. 22.
  3. Turk, M., Pentland, A., Eigenfaces for recognition // J. Cogn. Neurosci. 1991. V. 3.
  4. Cootes, T., Walker, K., Taylor, C., View-based active appearance models. In Proceedings // International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition. 2000.
  5. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Издательство института математики. 1999.
  6. Журавлев Ю. И. Избранные научные труды. М.: Магистр. 1998.
  7. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В.Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: Фазис. 2005.
  8. Воронцов К. В. Машинное обучение: Курс лекций. www.machinelearning.ru
  9. Zhao, W., Chellappa, R., Phillips, P.J., and Rosenfeld, A., Face recognition: a literature survey, ACM Computer Surveys. 2003. V. 35.
  10. Ganebnykh, S., Lange, M., Classification of 2D Grayscale Objects in a Space of the Multiresolution Representations // Pattern Recognition and Image Analysis. Moscow: MAIKNauka/Interperiodica. 2009. V. 19. № 4.
  11. ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2006. Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Ч. 5. Данныеизображениялица. Датавведения 01.01.2007.
  12. McCabe, R. M., Best practice recommendation for the capture of mugshots version 2.0. 1997. http://www.nist.gov/itl/div894/894.03/face/face.html.
  13. http://opencv.willowgarage.com/wiki/
  14. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде Matlab. М.: Техносфера. 2006.
  15. Ross, A., An introduction to multibiometrics // IEEE Proc. of 15th European Signal Processing Conference. Poland: 2007.