УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

Статистическое распознавание лиц по геометрии характерных точек для систем транспортной безопасности


Название статьи:  Статистическое распознавание лиц по геометрии характерных точек для систем транспортной безопасности
Выпуск: 38
Год: 2012
Библиография: Каркищенко А. Н., Гречухин И. А. Статистическое распознавание лиц по геометрии характерных точек для систем транспортной безопасности / Управление большими системами. Выпуск 38. М.: ИПУ РАН, 2012. С.65-77.
Гос. регистрационный номер: 0421200023\0029
Дата опубликования: 31.07.2012
Ключевые слова: биометрическая идентификация, метод главных компонент, расстояние Махаланобиса, модель активных контуров, статистический класс, мера включения
Аннотация: Рассматривается формальная постановка задачи построения характерных точек и оптимального контура лица в задаче статистической идентификации. Описывается процедура построения контура на основе статистической модели обучающей выборки. Дается формальное определение статистических классов. Описывается метод классификации лиц с помощью статистических классов. В заключение дается экспериментальное сравнение с известными методами классификации.


Author(s): Karkishchenko A., Grechuhin I.
Article title: Statistical recognition of faces based on feature points geometry for transport security systems
Issue: 38
Year: 2012
Keywords: biometric identification, principal component analysis, Mahalanobis distance, active shape model, statistical class, measure of inclusion
Abstract: We consider a formal statement of the face feature points construction problem in terms of statistical identification. The process of feature points construction based on the training set is described. The formal definition of statistical classes is given. We suggest a method for face identification using statistical classes and feature points. In conclusion the results of experiments and comparison with the known methods are given.


в формате PDF

Просмотров: 4408; загрузок: 1149, за месяц: 14.

Назад

ИПУ РАН © 2007. Все права защищены