Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorLenc, Ladislav
dc.contributor.authorKrál, Pavel
dc.date.accessioned2020-09-14T10:00:17Z-
dc.date.available2020-09-14T10:00:17Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationLENC, L., KRÁL, P. Improving Face Recognition Methods Based on POEM Features. In: Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. Setúbal: ScitePress, 2020. s. 538-545. ISBN 978-989-758-395-7 , ISSN 2184-433X.en
dc.identifier.isbn978-989-758-395-7
dc.identifier.issn2184-433X
dc.identifier.uri2-s2.0-85083115358
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/39630
dc.description.abstractObvyklý způsob použití POEM deskriptorů je vytvoření příznaků v pravidelných obdélníkových regionech, které pokrývají celý snímek. Příznaky jsou spojeny do jednoho vektoru, který reprezentuje snímek obličeje. V článku je navržena vylepšená metoda, která využívá automaticky detekované body pro vytvoření příznaků. Zároveň je použita komplexnější metoda pro porovnávání příznakových vektorů. Navržená metoda nalezne uplatnění zejména v případech, kdy je k dispozici omezené množství dat a použití např. neuronových sítí by proto bylo obtížné. Metoda je testována na třech standardních obličejových korpusech. Dosažené výsledky ukazují, že použití POEM deskriptorů a příznaků, vytvořených v automaticky detekovaných bodech, dosahuje výrazně lepších výsledků, než základní metody.cs
dc.format8 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherScitePressen
dc.relation.ispartofseriesProceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligenceen
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© ScitePressen
dc.subjectPOEMcs
dc.subjectrozpoznávání obličejůcs
dc.subjectlokální příznakycs
dc.subjectUFIcs
dc.titleImproving Face Recognition Methods Based on POEM Featuresen
dc.title.alternativeVylepšení metod pro rozpoznávání obličejů založených na deskriptorech POEMcs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe usual way how POEM descriptors are utilized consists in constructing features in rectangular non-overlapping regions covering the whole image. The features created in the regions are then concatenated into one long vector representing the face. We propose an enhancement of this method using automatic key-point identification strategies. In our approach, the image features are created in the detected key-points. We also employ a more complex matching procedure that compares the features individually. This method is efficient particularly when the number of training samples is small and therefore neural network based methods fail, because they do not have enough training data. The proposed approach is evaluated on three standard face corpora. The obtained results show that the combination of POEM features with the automatic point identification and a more sophisticated matching algorithm brings significant improvement over the baseline method.en
dc.subject.translatedPOEMen
dc.subject.translatedFace Recognitionen
dc.subject.translatedLocal Featuresen
dc.subject.translatedUFIen
dc.identifier.doi10.5220/0008950305380545
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43929229
dc.project.IDLO1506/PUNTIS - Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnostcs
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Lenc, Král ICAART_2020_paper.pdf207,14 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/39630

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD