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【24h】

Illumination Invariant Face Recognition

机译:照明不变的人脸识别

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摘要

We present a novel method for face recognition by enhancing the quality of the input face images, which may be too dark due to different lighting conditions. We propose to extract the FFT features or the dual-tree complex wavelet (DTCWT)-FFT features from the enhanced face images and use the Support Vector Machine as a classifier. Our experiments show that our proposed methods compare favourably to the FFT features without image enhancement, and the methods in [1] and [10] for the Extended Yale Face Database B and the CMU-PIE face database.
机译:我们通过提高输入面部图像的质量来提高面部识别的新方法,这可能由于不同的照明条件而太暗。我们建议从增强的面部图像中提取FFT功能或双树复杂小波(DTCWT)--FFT功能,并使用支持向量机作为分类器。我们的实验表明,我们所提出的方法对没有图像增强的FFT功能比较,以及用于延伸的耶鲁面部数据库B和CMU-PIE面部数据库的[1]和[10]中的方法。

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