Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28773

Title: Influence reduction in mean intensity features for faces comparison
Other Titles: Зниження впливу ознак середньої інтенсивності для порівняння облич
Authors: Мельник, Роман
Тушницький, Руслан
Melnyk, Roman
Tushnytskyy, Ruslan
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Melnyk R. Influence reduction in mean intensity features for faces comparison / Roman Melnyk, Ruslan Tushnytskyy // Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 20-21 червня 2019 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2019. — С. 41–44. — (Математичні моделі та інформаційні технології).
Bibliographic description (International): Melnyk R., Tushnytskyy R. (2019) Influence reduction in mean intensity features for faces comparison. Materialy Ⅳ Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Teoretychni ta prykladni aspekty radiotekhniky, pryladobuduvannia i kompʼiuternykh tekhnolohii" prysviachena 80-ty richchiu z dnia narodzhennia profesora Ya.I. Protsia (Tern., 20-21 June 2019), pp. 41-44.
Is part of: Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 2019
Conference/Event: Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і комп’ютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
Journal/Collection: Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
Issue Date: 20-Jun-2019
Publisher: ФОП Паляниця В. А.
FOP Palyanitsa V. A.
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 20-21 червня 2019 року
20-21 June 2019
UDC: 004.932
Keywords: ознаки середньої інтенсивності
освітлення
потемніння
сегментація
бінаризація
mean intensity features
lightning
darkening
segmenting
binarization
Number of pages: 4
Page range: 41-44
Start page: 41
End page: 44
Abstract: Розглянуто особливості індивідуальної інтенсивності пікселів у стовпцях і рядках. Особливості були застосовані до граней з різними коефіцієнтами експозиції. Для зменшення різниці між ознаками, зумовленими різними рівнями інтенсивності, була запропонована зміна інтенсивності та сегментації.
Face mean intensity features of pixels in columns and rows are considered. The features were applied to faces with different exposure coefficients. To reduce a difference between the features caused by different levels of intensity changing of intensity and segmenting approach was proposed.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28773
ISBN: 978-617-7331-85-7
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, укладання, оформлення, 2019
URL for reference material: https://arxiv.org/abs/1804.06655
https://fei.edu.br/~cet/facedatabase.htm
References (International): 1. E. Hjelmåsa1, B. KeeLowb, “Face Detection: A Survey”, Computer Vision and Image Understanding, vol.83, iss. 3, 2001, pp. 236-274.
2. W. Zhao, R. Chellappa, P. J. Phillips, A. Rosenfeld, “Face recognition: A literature survey”, ACM Computing Surveys, vol. 35, is. 4, 2003, pp.399-458.
3. A. F. Abate, M. Nappi, D. Riccio, G. Sabatino, “2D and 3D face recognition: A survey”, Pattern Recognition Letters, vol. 28, issue 14, 2007, pp. 1885-1906.
4. M. Wang, W. Deng, “Deep Face Recognition: A Survey”, Computer Vision and Pattern Recognition, 2019, https://arxiv.org/abs/1804.06655.
5. Y. Zhao, Z. Zhen, X. Liu, Y. Song, J. Liu, “The neural network for face recognition: Insights from an fMRI study on developmental prosopagnosia”, NeuroImage, vol.169, 2018, pp.151-161.
6. M. Al-Dabagh, M. Alhabib,F. AL-Mukhtar, “Face Recognition System Based on Kernel Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine”, International Journal of Research and Engineering, vol.5, no.3, 2018, pp. 335-338.
7. N. P. Gopalan1, S. Bellamkonda, “Pattern Averaging Technique for Facial Expression Recognition Using Support Vector Machines”, I.J. Image, Graphics and Signal Processing, vol.9, 2018, pp.27-33.
8. A. Iosifidis, M. Gabbouj, “Scaling up Class-Specific Kernel Discriminant Analysis for large-scale Face Verification”, IEEE Trans. on Information Forensics and Security, vol. 11, issue 11, 2016, pp.2453- 2465.
9. FEI Face Database, 2019, https://fei.edu.br/~cet/facedatabase.htm.
Content type: Conference Abstract
Appears in Collections:Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ (2019)



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.