Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương Pháp Mờ Để Nhận Diện Khuôn Mặt Sử Dụng Biến Đổi Contourlet
Tóm tắt
Nhận diện khuôn mặt liên quan đến việc xác định danh tính, xác minh và xác thực trong các hệ thống an ninh dựa trên sinh trắc học. Công trình này cải thiện độ tương phản và các cạnh trong hình ảnh khuôn mặt và nhận diện khuôn mặt bằng cách sử dụng biến đổi contourlet và các quy tắc mờ. Hình ảnh đã được biến đổi contourlet cung cấp thông tin đa quy mô và hướng. Hình ảnh biến đổi được chia thành hình ảnh lọc thấp (hình ảnh tần số thấp) và hình ảnh lọc băng (hình ảnh tần số cao). Hình ảnh lọc thấp được cải thiện bằng cách sử dụng đặc trưng lịch sử dựa trên quy tắc mờ vì nó xử lý độ tương phản. Hình ảnh lọc băng chứa thông tin chi tiết về các cạnh của hình ảnh và được cải thiện bằng các quy tắc mờ cũng như các bộ toán tử gradient hình thái. Hệ thống đề xuất đạt tỷ lệ chính xác 99.81% và 99.35% trên tập dữ liệu Yale-B và JAFEE, tương ứng, tốt hơn so với các phương pháp nhận diện dựa trên biến đổi curvelet và wavelet hiện có. Sự kết hợp của các quy tắc mờ tăng cường giá trị cường độ trung bình của các cạnh lên 34.19, điều này tốt hơn so với các kỹ thuật phát hiện cạnh Canny, Sobel, Prewitt, Robert và Laplacian. Cuối cùng, phân tích tương quan phân biệt (DCA) được áp dụng để kết hợp các cường độ cạnh được cải thiện và các đặc trưng histo cho phân loại bằng máy vector hỗ trợ (SVM).
Từ khóa
#nhận diện khuôn mặt #hệ thống an ninh sinh trắc học #biến đổi contourlet #quy tắc mờ #phân loại SVMTài liệu tham khảo
Anwar, S.: A neural network approach to edge detection using adaptive neuro—fuzzy inference system, IEEE International conference on advances in computing, communications and informatics, pp. 2432–2435. (2014)
Asadi, H., Kaboli, S., H., Mohammadi, A., Oladazimi, M.: Fuzzy logic control technique in li-ion battery charger. In: International conference on electrical, electronics and civil engineering. pp. 179–183. (2011)
Asadi, H., Kaboli, S., Oladazimi, M., Safari, M.: A review on Li-ion battery charger techniques and optimize battery charger performance by fuzzy logic. Int. Conf. Inform. Intell. Comput. 18(201), 89–96 (2011)
Biswas, S.: An efficient face recognition method using contourlet transform. In: IEEE international conference on Research in computational intelligence and communication Networks, pp. 27–31 (2015)
Chakraborty, Aruna, Konar, Amit: Emotion recognition from facial expressions and its control using fuzzy logic. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 39(4), 726–743 (2009)
Chang, C.C., Lin, C.J.: LIBSVM: a library for support vector machines. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2(3), 1–27 (2011)
Chitaliya, N.G.: An efficient method for face feature extraction and recognition based on contourlet transforms and principal component analysis. Procedia Comput. Sci. 2, 52–61 (2010)
Do, Vetterli: The contourlet transformation: an efficient directional multi resolution image representation. IEEE Trans. Image Process. 14(12), 2091–2106 (2005)
Haghighat, M., Abdel-Mottaleb, M., Alhalabi, W.: Discriminant correlation analysis: real-time feature level fusion for multimodal biometric recognition. IEEE Trans. Inform. Forens. Secur. 11(9), 1984–1996 (2016)
Lee, George, Madabhushi, Anant: Supervised multi-view canonical correlation analysis (SMVCCA): integrating histologic and proteomic features for predicting recurrent prostate cancer. IEEE Trans. Med. Image Process. 34(1), 284–297 (2015)
Lee, Ping-Han, Szu-Wei, Wu, Hung, Yi-Ping: Illumination compensation using oriented local histogram equalization and its application to face recognition. IEEE Trans. Image Process. 21(9), 4280–4289 (2012)
Liu, J., Huang, J., Lin, W., Zhou, Y., Mu, G.: A novel face recognition approach based on curvelet transform. In: IEEE international conference on computer and communications, pp. 423–427. (2016)
Mamoria, P., Raj, D.: An analysis of image using fuzzy contrast enhancement Techniques. In: IEEE 3rd international conference on computing for sustainable global development, pp. 288–291, (2016)
Mehta, S., Gupta, S., Bhushan, B., Nagpal, C.K.: Face recognition using neuro-fuzzy inference system. Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern Recogn. 7(1), 331–334 (2014)
Melin, P.: Edge-detection method for image processing based on generalized type-2 fuzzy logic. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 22, 6 (2014)
Nagaraja, S., Prabhakar, C., J., Kumar, P., P.: Complete local binary pattern for representation of facial expression based on Curvelet transform. In: International Conference on Multimedia Processing, Communication and Information Technology (MPCIT), pp. 48–56, (2013)
Nirmala, D.,E,: Comparison of pixel-level and feature level image fusion methods. In: IEEE international conference on computing for sustainable global development, pp. 743–748. (2015)
Pankaj, D.S., Wilscy, M.: Face recognition using fuzzy neural network classifier, pp. 53–62. Springer, CCIS (2011)
Patil, H., Y., Kothari, A., G.: Expression invariant face recognition using contourlet transform. In: IEEE 4th international conference on image processing theory, tools and applications, pp 1–5, (2014)
Shan, Du: Adaptive region-based image enhancement method for robust face recognition under variable illumination conditions. IEEE Trans. Circ. Syst. Video Technol. 20(9), 1165–1175 (2010)
Sharma, Sonal: Contrast enhancement of an image using fuzzy logic. Int. J. Comput. Appl. 111(17), 14–20 (2015)
Susan, S., Jain, A., Sharma, A., Verma, S., Jain, S.: Fuzzy match index for scale-invariant feature transform (SIFT) features with application to face recognition with weak supervision. IET Image Processing. 9(11), 951–958 (2015)
Vapnik, V.N.: The nature of statistical learning theory, 2nd edn, pp. 138–141. Springer, New York (1999)
Xie, Xiaohua: Extraction of illumination invariant facial features from a single image using non subsampled contourlet transform. Patt. Recogn. 43, 4177–4189 (2010)
Zhang, Y.D., Yang, Z.J., Lu, H.M., Zhou, X.X., Phillips, P., Liu, Q.M., Wang, S.H.: Facial emotion recognition based on biorthogonal wavelet entropy, fuzzy support vector machine, and stratified cross validation. IEEE Access. 22(4), 8375–8385 (2016)