Abstract - The face of a human bein

Abstract - The face of a human being conveys a lot of information about identity and emotional state of the
person. Face recognition is an interesting and challenging problem, and impacts important applications in
many areas such as identification for law enforcement, authentication for banking and security system access,
and personal identification among others. In our research work mainly consists of three parts, namely face
representation, feature extraction and classification. Face representation represents how to model a face and
determines the successive algorithms of detection and recognition. The most useful and unique features of the
face image are extracted in the feature extraction phase. In the classification the face image is compared with
the images from the database. In our research work, we empirically evaluate face recognition which considers
both shape and texture information to represent face images based on Local Binary Patterns for personindependent face recognition. The face area is first divided into small regions from which Local Binary Patterns
(LBP), histograms are extracted and concatenated into a single feature vector. This feature vector forms an
efficient representation of the face and is used to measure similarities between images

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng - bộ mặt của một con người truyền tải rất nhiều thông tin về nhận dạng và các trạng thái cảm xúc của các người. Nhận dạng khuôn mặt là một vấn đề thú vị và đầy thử thách, và ảnh hưởng đến các ứng dụng quan trọng trong nhiều lĩnh vực chẳng hạn như nhận dạng cho thực thi pháp luật, xác thực cho ngân hàng và các truy cập hệ thống an ninh, và nhận dạng cá nhân trong số những người khác. Trong nghiên cứu của chúng tôi làm việc chủ yếu bao gồm ba phần, cụ thể là phải đối mặt với đại diện, tính năng khai thác và phân loại. Đại diện khuôn mặt đại diện cho làm thế nào để mô hình một khuôn mặt và xác định các thuật toán kế tiếp của phát hiện và công nhận. Những hữu ích và duy nhất tính năng của các hình ảnh khuôn mặt được chiết xuất trong giai đoạn khai thác tính năng. Trong phân loại hình ảnh khuôn mặt được so sánh với những hình ảnh từ cơ sở dữ liệu. Trong việc nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi empirically đánh giá nhận dạng khuôn mặt mà sẽ xem xét hình dạng và cấu trúc thông tin để đại diện cho hình ảnh khuôn mặt dựa trên mô hình địa phương nhị phân cho nhận dạng khuôn mặt personindependent. Khu vực mặt đầu tiên được chia thành các khu vực nhỏ từ những mô hình địa phương nhị phân (LBP), histograms được chiết xuất và nối vào một tính năng duy nhất vector. Các hình thức vector tính năng này một hiệu quả đại diện của khuôn mặt và được sử dụng để đo lường sự tương đồng giữa hình ảnh

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt - Bộ mặt của một con người truyền tải rất nhiều thông tin về danh tính và trạng thái cảm xúc của
con người. Mặt công nhận là một vấn đề thú vị và đầy thử thách, và những tác động ứng dụng quan trọng trong
nhiều lĩnh vực như nhận dạng thực thi pháp luật, xác thực cho ngân hàng và truy cập hệ thống an ninh,
và nhận dạng cá nhân giữa những người khác. Trong công trình nghiên cứu của chúng tôi chủ yếu bao gồm ba phần, cụ thể đối mặt với
đại diện, tính năng khai thác và phân loại. Đại diện gương mặt đại diện cho việc mô hình khuôn mặt và
xác định các thuật toán liên tiếp phát hiện và công nhận. Các tính năng hữu ích và độc đáo nhất của
hình ảnh khuôn mặt được chiết xuất trong giai đoạn khai thác tính năng. Trong việc phân loại các hình ảnh khuôn mặt được so sánh với
các hình ảnh từ các cơ sở dữ liệu. Trong công trình nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đánh giá thực nghiệm nhận dạng khuôn mặt trong đó xem xét
cả hai hình dạng và kết cấu thông tin để đại diện cho hình ảnh khuôn mặt dựa trên mẫu Binary địa phương để nhận dạng khuôn mặt personindependent. Diện tích mặt lần đầu tiên được chia thành các vùng nhỏ mà từ đó Patterns Binary địa phương
(LBP), biểu đồ được trích xuất và nối vào một vector tính năng duy nhất. Vector Tính năng này tạo thành một
đại diện hiệu quả của các khuôn mặt và được sử dụng để đo lường tương đồng giữa các hình ảnh