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Face Biometric-Based Document Image Retrieval Using SVD Features

机译:基于生物识别的文档图像检索使用SVD功能

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摘要

Nowadays, a lot of documents such as passport, identity card, voter id, certificates contain photograph of a person. These documents are maintained on the network and used in various applications. This paper presents a novel method for the retrieval of documents using face biometrics. We use trace of singular matrix to construct face biometric features in the proposed method. K-nearest neighbor approach with correlation distance is used for similarity measure and to retrieve document images from the database. Proposed method is tested on the synthetic database of 810 document images created by borrowing face images from face94 database [1]. Results are compared with discrete wavelet transform features (DWT), which is counterpart of singular value decomposition (SVD). Proposed features in combination with correlation similarity measure provided mean average precision (MAP) of 75.73% in our experiments.
机译:如今,许多文件,如护照,身份证,选民ID,证书包含一个人的照片。 这些文档在网络上维护并用于各种应用程序。 本文介绍了使用面部生物识别性检索文件的新方法。 我们使用奇异矩阵的痕迹来构建所提出的方法的面部生物特征。 具有相关距离的K最近邻近方法用于相似度量并从数据库中检索文档图像。 在通过从面部94数据库借用面部图像[1]创建的810文档图像的合成数据库上进行了建议的方法[1]。 结果与离散小波变换特征(DWT)进行比较,这是奇异值分解(SVD)的对应。 所提出的特征与相关相似度量相结合,在我们的实验中提供了75.73%的平均平均精度(MAP)。

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