• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>Federated Conference on Computer Science and Information Systems >Minimum variance method to obtain the best shot in video for face recognition
【24h】

Minimum variance method to obtain the best shot in video for face recognition

机译：最小方差法以获得视频中的最佳镜头以进行人脸识别

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper describes a face recognition algorithm using feature points of face parts, which is classified as a feature-based method. As recognition performance depends on the combination of adopted feature points, we utilize all reliable feature points effectively. From moving video input, well-conditioned face images with a frontal direction and without facial expression are extracted. To select such well-conditioned images, an iteratively minimizing variance method is used with variable input face images. This iteration drastically brings convergence to the minimum variance of 1 for a quarter to an eighth of all data, which means 3.75-7.5 Hz by frequency on average. Also, the maximum interval, which is the worst case, between the two values with minimum deviation is about 0.8 seconds for the tested feature point sample.
机译：本文介绍了一种基于面部特征点的面部识别算法，该算法被分类为基于特征的方法。由于识别性能取决于所采用特征点的组合，因此我们有效地利用了所有可靠的特征点。从运动视频输入中，提取具有正面方向且没有面部表情的条件良好的面部图像。为了选择这种条件良好的图像，对可变输入面部图像使用了迭代最小化方差方法。此迭代极大地将收敛收敛到所有数据的四分之一到八分之一的最小方差1，这意味着平均频率为3.75-7.5 Hz。同样，对于测试的特征点样本，两个值之间的最大间隔（最差的情况）是最小偏差，约为0.8秒。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号