Transparent face recognition in an unconstrained environment using a Sparse representation from multiple still images
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.
Transparent face recognition in an unconstrained environment using a Sparse representation from multiple still images
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.
Organisatie | Fontys |
Afdeling | Fontys Hogeschool ICT |
Lectoraat | Lectoraat Ambient intelligence & design |
Jaar | 2006 |
Type | Conferentiebijdrage |
Taal | Engels |