Face recognition on the base of local directional patterns

Ushbu maqolada yuzni aniqlash uchun mahalliy yo'nalishli naqsh (LDP) asosidagi usullar, shu jumladan, yuz xususiyatlarini olish va taqqoslash usullari, ularning samaradorlik natijalari batafsil ko'rib chiqiladi. Maqolada, shuningdek, yuz tasvirlarining yorug'likni normallashtirish usuli ham taqdim etilgan. Tadqiqotda ishlab chiqilgan algoritmlarning eksperimental natijalari keltirilgan.

Asosiy mavzular

• Kirish: Maqolada avtomatik shaxsni aniqlash tizimlarining informatsion texnologiyalardagi o'rni, ayniqsa, inson yuzini aniqlash bo'yicha ilmiy yo'nalishlar muhimligi ta'kidlanadi. Yuz xususiyatlarini aniq va ishonchli aniqlashning muhimligi, ayniqsa, xavfsizlik tizimlarida yuzni aniqlashning ahamiyati tushuntiriladi. Mahalliy yo'nalishli naqsh (LDP) operatorining yuz xususiyatlarini olish va tanib olishda samaradorligi haqida so'z yuritiladi.
• Muammoni bayon qilish: Yuzning mahalliy xususiyatlarini olish uchun mavjud usullar, jumladan, 'Mahalliy ikkilik naqshlar' (LBP) operatorining asosiy o'rni haqida so'z boradi. LBP operatorining ba'zi cheklovlari, xususan, tasvir shovqini va yorug'likning notekis ta'siridan kelib chiqadigan xatoliklar ko'rsatib o'tiladi. Yorug'likning notekis ta'siriga chidamli bo'lgan 'Mahalliy yo'nalishli naqsh' (LDP) operatorining samaradorligi ta'kidlanadi. Tadqiqotda LDP operatoridan foydalanish imkoniyatlari ko'rib chiqiladi.
• Yuz tasvirlarini yorug'likni normallashtirish algoritmi: Tasvirni dastlabki qayta ishlashning muhim bosqichi sifatida yorug'likning notekis ta'sir qilgan tasvirlarni normallashtirish usullari muhokama qilinadi. Gaus qonuni taqsimlanishiga asoslangan usul, ayniqsa, Multi Scale Retinex usulining samaradorligi haqida so'z yuritiladi.
• Yuz, ko'zlar va yuzning markaziy sohasini aniqlash algoritmi: Tasvirda yuz maydonini va ko'z qorachig'ining koordinatalarini aniqlash tizimning umumiy aniqligiga qanday ta'sir qilishi muhokama qilinadi. Oldingi tadqiqotlarda bajarilgan ushbu bosqichlarda ishlab chiqilgan algoritmlar asosida olingan natijalar ko'rsatilgan. Keyingi bosqichda faqat normallashtirilgan yuz maydoni bilan ishlash ta'kidlanadi.
• LDP OPERATORI ASOSIDA YUZ ELEMENTLARI FAZASINI FORMALASHLASHTIRISH: LDP operatorida qirralarni ajratuvchi Kirsch maskasidan foydalanish va uning ishlash prinsipi tushuntiriladi. Tasvirning har bir pikseli uchun 8 ta yo'nalish bo'yicha hisoblashlar namuna sifatida ko'rsatiladi.
• YUZNI TANISH VA YUZ XUSUSIYATLARINI TAQQOSLASH ALGORITMI: LDP yuz xususiyatlarini taqqoslash uchun histogramlardan foydalanish va bunda eng samarali usul sifatida Xi-kvadrat usulining qo'llanilishi haqida so'z yuritiladi. Tadqiqotda LDP tasvirining qismlariga berilgan og'irliklar jadvali keltirilgan. Shuningdek, yuzni taqqoslashning umumiy sxemasi va natijalari ko'rsatilgan.
• Xulosa: Yuzni aniqlash bo'yicha tadqiqotlar natijalari, LDP operatorining samaradorligi va boshqa mahalliy xususiyatlarni olish usullaridan ustunligi ta'kidlanadi. LDP operatorining turli xil texnik sharoitlarda (rasmlar, skanerlash va hk.) va turli o'lchamdagi tasvirlarda yaxshi natijalar berishi ko'rsatilgan. LDP operatori yordamida olingan tasvirlarning gistogrammalarini taqqoslash natijalariga ko'ra, Xirosi-kvadrat usuli eng samarali ekanligi tasdiqlanadi.