Khoa học công nghệ ngành Công Thương

Thứ hai, 29/04/2024 | 23:14

Thứ hai, 29/04/2024 | 23:14

Kết quả nhiệm vụ KHCN

Cập nhật lúc 07:56 ngày 31/08/2020

Sử dụng thuật toán kết hợp bù trừ độ sáng hình ảnh để nhận dạng khuôn mặt

Tóm tắt
Cho đến nay, nhận dạng sinh trắc học nói chung và nhận dạng khuôn mặt nói riêng vẫn đang được nghiên cứu và phát triển để ứng dụng trong một số lĩnh vực như an ninh, ... Trong bài báo này, nhóm tác giả nghiên cứu về một số phương pháp nhận dạng khuôn mặt đã được nghiên cứu và công bố trên tạp chí thế giới. Trên cơ sở những nhược điểm còn lại của các phương pháp đã được công bố này, chúng tôi đề xuất một phương pháp bù sáng của ảnh khuôn mặt sử dụng thuật toán kết hợp để nhận dạng khuôn mặt. Nó là phương pháp kết hợp giữa thuật toán phân tích suy biến (singular value decomposition - SVD) và thuật toán Curvelet (SVD_C). Kết quả của phương pháp đề xuất này được so sánh với kết quả của phương pháp phân tích Global Adaptive Singular Value Decomposition trong miền Fourier (GASVD_F) và phân tích Adaptive Singular Value Decomposition trong miền Wavelet (ASVD_W) thông qua tiêu chí tỷ lệ nhận dạng RR (%). Kết quả thực nghiệm xác nhận hiệu quả của phương pháp đề xuất.
Từ khóa: Wavelet 2D, nhận dạng khuôn mặt, bù sáng, singular value decomposition, SVD
Tham khảo báo cáo nghiên cứu tại đây.
Illumination Compensation of Facial Image Using Combination Algorithm for Face Recognition
So far, biometric identification in general and facial recognition in particular are still being researched and developed for applying in several areas such as security, etc. In this paper, the authors study on some facial image recognition methods that have been researched and published in the world. On the basis of the remaining disadvantages of these published methods, we proposed an illumination compensation method of facial image using Combination Algorithm for face recognition. It is combination method of Singular Value Decomposition and Curvelet algorithm (SVD_C). The results of this proposed method are compared with the results of Global Adaptive Singular Value Decomposition in the Fourier domain method (GASVD_F) and Adaptive Singular Value Decomposition in the Wavelet domain method (ASVD_W) via recognition rate criterion RR (%). Experimental results validate the efficiency of the proposed method.
Keywords: 2D discrete wavelet transform, face recognition, illumination compensation, singular value decomposition
Dương Trọng Lương, Hoàng Trương Kiên, Nguyễn Thành Công, Nguyễn Thái Hà
Đại học Bách Khoa Hà Nội
Theo tạp chí Khoa học & Công nghệ, số 144 (2020)
lên đầu trang