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Noise adaptive binary pattern for face image analysis

机译:噪声自适应二进制模式用于人脸图像分析

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摘要

This paper proposes a Noise Adaptive Binary Pattern (NABP) for facial image analysis such as face recognition, expression recognition and gender classification. NABP encodes the face microstructures using an adaptive threshold and generates more discriminative patterns than other existing local feature descriptors. Rigorous experiments on two well-known datasets, LFW and CK+, for three different aforementioned applications demonstrate the excellence of NABP as compared to the current state of the art methods.
机译:本文提出了一种噪声自适应二进制模式(NABP)用于面部图像分析,例如面部识别,表情识别和性别分类。 NABP使用自适应阈值对面部微结构进行编码,并且比其他现有的局部特征描述符生成更具区别性的图案。在两个著名的数据集LFW和CK +上,针对上述三个不同的应用进行了严格的实验,证明了NABP与当前最新方法相比具有卓越的表现。

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