Name: Riconoscimento dei Volti Invariante Rispetto All'illuminazione: Utilizzo Della Fusione di Modelli Locali Binari e Locali Ternari (en Italiano)
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Availability: InStock
Author: Reecha Sharma; Swati Manhotra
ISBN: 9786207751570

portada Riconoscimento dei Volti Invariante Rispetto All'illuminazione: Utilizzo Della Fusione di Modelli Locali Binari e Locali Ternari (en Italiano)

Riconoscimento dei Volti Invariante Rispetto All'illuminazione: Utilizzo Della Fusione di Modelli Locali Binari e Locali Ternari (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edizioni Sapienza

Autor

Reecha Sharma; Swati Manhotra

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9786207751570

Riconoscimento dei Volti Invariante Rispetto All'illuminazione: Utilizzo Della Fusione di Modelli Locali Binari e Locali Ternari (en Italiano)

Reecha Sharma; Swati Manhotra (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Riconoscimento dei Volti Invariante Rispetto All'illuminazione: Utilizzo Della Fusione di Modelli Locali Binari e Locali Ternari (en Italiano)"

In questo libro è stato condotto uno studio approfondito sullo stato dell'arte delle tecniche di riconoscimento dei volti invarianti all'illuminazione ed è stato proposto un metodo basato sulla fusione di due diverse tecniche di estrazione delle caratteristiche per superare le condizioni di illuminazione avverse. Il sistema proposto utilizza la normalizzazione dell'illuminazione basata sul gradiente per rimuovere la componente di illuminazione superiore. Per ottenere una rappresentazione del volto insensibile all'illuminazione, si ottiene un rapporto tra l'ampiezza del gradiente e l'intensità dell'immagine originale. Le caratteristiche del volto vengono estratte utilizzando due diverse tecniche di estrazione delle caratteristiche. Il modello binario locale (LBP) è un descrittore di texture locale molto efficiente, basato sulla soglia dei pixel in un piccolo quartiere in base al valore del pixel centrale. Il modello ternario locale (LTP) è una versione modificata di LBP resistente al rumore. I vettori di caratteristiche forniti dalle due tecniche vengono fusi a livello di caratteristiche. Infine, la rete neurale artificiale viene utilizzata nella fase di classificazione per il riconoscimento.