Statistical Non-Uniform Sampling of Gabor Wavelet Coefficients for Face Recongnition
Notice bibliographique
Résumé
A statistics based, non-uniform sampling of the Gabor wavelet decomposition coefficients for face recognition is presented in this paper. Gabor wavelets are popularly used to decompose face images into their spatial/frequency domains. The derived Gabor coefficients generate an augmented vector, e.g., 40 times larger than the original gray-scale vector. To reduce the dimensionality, uniform sampling of the Gabor coefficients is normally used. In this paper, we propose a non-uniform sampling method of the Gabor coefficients such that the coefficients corresponding to important face features are sampled much finer than those of the other parts of the image. The non-uniform sampling is based on the local statistics of the Gabor coefficients obtained from a set of training images. This adaptation is implemented in a hierarchical fashion; a coarse-to-fine strategy results in multi-level sampling rates. After the samples are obtained, the traditional principal component analysis (PCA) is used to code the samples for the final classification. The experimental results show that the proposed non-uniform sampling of Gabor coefficients outperforms the uniform one and the popular eigenfaces method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».