Learning a sparse representation from multiple still images for on-line face recognition in an unconstrained environment
Wij hanteren het label Open Access voor onderzoek met een Creative Commons licentie. Door een CC-licentie toe te kennen, geeft de auteur toestemming aan anderen om zijn of haar werk te verspreiden, te delen of te bewerken. Voor meer informatie over wat de verschillende CC-licenties inhouden, klik op het CC-icoon. Alle rechten voorbehouden wordt gebruikt voor publicaties waar enkel de auteurswet op van toepassing is.
Learning a sparse representation from multiple still images for on-line face recognition in an unconstrained environment
Wij hanteren het label Open Access voor onderzoek met een Creative Commons licentie. Door een CC-licentie toe te kennen, geeft de auteur toestemming aan anderen om zijn of haar werk te verspreiden, te delen of te bewerken. Voor meer informatie over wat de verschillende CC-licenties inhouden, klik op het CC-icoon. Alle rechten voorbehouden wordt gebruikt voor publicaties waar enkel de auteurswet op van toepassing is.
Samenvatting
In a real-world environment a face detector can be applied to extract multiple face images from multiple video streams without constraints on pose and illumination. The extracted face images will have varying image quality and resolution. Moreover, also the detected faces will not be precisely aligned. This paper presents a new approach to on-line face identification from multiple still images obtained under such unconstrained conditions. Our method learns a sparse representation of the most discriminative descriptors of the detected face images according to their classification accuracies. On-line face recognition is supported using a single descriptor of a face image as a query. We apply our method to our newly introduced BHG descriptor, the SIFT descriptor, and the LBP descriptor, which obtain limited robustness against illumination, pose and alignment errors. Our experimental results using a video face database of pairs of unconstrained low resolution video clips of ten subjects, show that our method achieves a recognition rate of 94% with a sparse representation containing 10% of all available data, at a false acceptance rate of 4%.
Organisatie | Fontys |
Afdeling | Fontys Hogeschool ICT |
Lectoraat | Lectoraat Ambient intelligence & design |
Gepubliceerd in | 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06) IEEE, Hong Kong, Pagina's: 1087-1090 |
Jaar | 2006 |
Type | Conferentiebijdrage |
ISBN | 0769525210 |
Taal | Engels |