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Face Recognition in Complex Background: Developmental Network and Synapse Maintenance

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSH) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Smart Home 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.10 (2015.10)바로가기
  • 페이지
    pp.47-62
  • 저자
    Dongshu Wang, Lei Liu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A257296

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
As an important sub-field in computer vision and pattern recognition, face recognition has important theoretical and practical application. It is a very complicated problem which is often affected by variations in illumination condition, head pose, facial emotions, glasses, beards, and so on. 108 face images of 27 learned objects (appearances) from complex backgrounds in BioID face database are efficiently recognized with the developmental network (DN) - a biologically inspired framework with the emergent representation. But the DN has no adaptive receptive field for an object with a curved contour. Leaked-in background pixels can lead to problems when different objects look similar. This paper introduces another biologically inspired mechanism - synapse maintenance to achieve the object recognition. Synapse maintenance can automatically decide which synapse should be removed, kept or partial removed, thus it can weaken the complex background, strengthen the face features, reduce the bad influence of the complex background on the face recognition. Experimental results show that DN with the synapse maintenance can effectively recognize faces with complicated backgrounds and the recognition rate is over 95%.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
  2.1. 2D Face Recognition in Complex Background
  2.2. Developmental Network
  2.3. Synapse Maintenance
 3. Related Concepts and Algorithm
  3.1. Receptive Fields Perceived by Y Neurons
  3.2. Foreground and Background
  3.3. Theory of the Synapse Maintenance
  3.4. Cross-Domain Synapse Maintenance
  3.5. Synapse Trimming
 4. Face Recognition with DN
  4.1. Experiment Design
  4.2. Experiment Procedure
  4.3. Experiment Results
  4.4. Specific Experiment Results and Analysis
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Developmental Network Face Recognition Emergent Representation Synapse Maintenance Recognition Rate

저자

  • Dongshu Wang [ School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China ]
  • Lei Liu [ Department of Financial Research, People’s Bank of China, Zhengzhou Sub-Branch, Zhengzhou, China, 450040 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Smart Home
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-4094
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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