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【24h】

Zernike moments and histogram of oriented gradient descriptors for face recognition from video sequence

机译:Zernike矩和直方图的面向梯度描述符从视频序列识别

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摘要

The aim of our work is to investigate the use of two powerful feature descriptor known as Zernike moments and histogram of oriented gradient (HOG) for facial images extracted from a video sequence uttered ten times by four speakers where MLP neural network classifier is used to identify the correct speaker. We've demonstrated good recognition rate obtained for both Zernike moments and HOG descriptors.
机译:我们的作品的目的是调查使用来自在通过四次发出的视频序列提取的面部图像中称为Zernike的梯度(Hog)的两个强大特征描述符的使用,其中使用了MLP神经网络分类器来识别MLP神经网络分类器的四次正确的扬声器。我们已经证明了Zernike Moments和Hog描述符获得的良好识别率。

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