Дескрипторы SIFT и SURF для распознавания лиц с помощью вейвлет-преобразования

Автоматическое распознавание лиц - одно из основных направлений исследований в области компьютерного зрения целью которого является распознавание человеческих лиц без участия человека. Значительные разработки в этой области показали что во многих приложениях по распознаванию лиц автоматические методы превосходят человеческие. Ключевая проблема распознавания лиц заключается в том как найти набор признаков для идентификации лица. Было предложено множество алгоритмов извлечения признаков которые в основном включают три аспекта: геометрические лицевые и статистические признаки. В этой книге проверяется эффективность традиционных алгоритмов SIFT и SURF при распознавании лиц. Они обеспечивают высокую производительность. Однако эту производительность можно еще улучшить преобразовав входные данные в другой домен отличный от реального времени. Поэтому мы применяем дискретное вейвлет-преобразование (DWT) или вейвлет-преобразование Габора (GWT) к входным изображениям лиц что позволяет получить более плотные и четкие изображения по сравнению с традиционными SIFT или SURF. Моделирование показывает что предложенные подходы основанные на DWT или GWT с использованием SIFT или SURF обеспечивают очень высокую производительность по сравнению с традиционными алгоритмами.