FisherFaces for Face Matching descarga

"Nosotros, la gran variación de" un algoritmo de detección de rostros insensible
Desarrollar indir.biz Editor: Nosotros, una gran variación en la iluminación de la dirección y las expresiones faciales de desarrollo de un algoritmo de detección de rostros insensible. enfoque de modelo de clasificación, teniendo una imagen en un espacio de grandes dimensiones, considerar cada píxel como coordenadas. Se observó que en diversas iluminación pero fijo representan una imágenes faciales en particular, un 3D SPACEA lineal de imágenes de alta dimensión subespacial mentir a aprovechar? Si la cara sin sombras superficie lambertiana. Sin embargo, las superficies laterales y no Lambertian realmente realmente hacer para producir auto-sombreado, las imágenes se desviará de este subespacio lineal. En lugar de modelos explícitos esta desviación, nosotros, como un espacio sub-lineal, con las mayores reducciones de desviación en estas regiones se enfrentan a proyectar la imagen. Nuestro método de proyección se basa en Fisherâ? S y produce una baja dimensión del subespacio lineal discriminante clases separadas, la iluminación y las expresiones faciales, incluso en la variación grave. técnica Eigenface, otro método para subespacio lineal de baja dimensión basada en la proyección del campo de imagen de los requisitos de cómputo son comparables. Sin embargo, amplia los resultados experimentales muestran que la propuesta de â? Fisherfaceâ? Este método de pruebas en la Universidad de Harvard y Yale la cara técnica de bases de datos para las tasas de Eigenface error inferior. Para obtener una lista completa de las bases de datos de la piscina pública en el Match 1.0 ahora libre para buscar FisherFaces.