Human Face Recognition using Gabor based Kernel Entropy Component Analysis

In this paper, we present a novel Gabor wavelet based Kernel Entropy Component Analysis (KECA) method by integrating the Gabor wavelet transformation (GWT) of facial images with the KECA method for enhanced face recognition performance. Firstly, from the Gabor wavelet transformed images the most important discriminative desirable facial features characterized by spatial frequency, spatial locality and orientation selectivity to cope with the variations due to illumination and facial expression changes were derived. After that KECA, relating to the Renyi entropy is extended to include cosine kernel function. The KECA with the cosine kernels is then applied on the extracted most important discriminating feature vectors of facial images to obtain only those real kernel ECA eigenvectors that are associated with eigenvalues having positive entropy contribution. Finally, these real KECA features are used for image classification using the L1, L2 distance measures; the Mahalanobis distance measure and the cosine similarity measure. The feasibility of the Gabor based KECA method with the cosine kernel has been successfully tested on both frontal and pose-angled face recognition, using datasets from the ORL, FRAV2D and the FERET database.Comment: October, 2012. International Journal of Computer Vision and Image Processing : IGI Global(USA), 2012. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1312.1517, arXiv:1312.152

UM ROBUSTO RECONHECIMENTO FACIAL POR FILTRO DE GABOR CURVO E ENTROPIA

Reconhecimento facial é um desafio na área de processamento de imagens, considerando-se que as imagens sofrem influência de diversos fatores tais como: posição da cabeça, iluminação, expressão facial e oclusão. Este trabalho apresenta uma abordagem para reconhecimento facial, caracterizando-se pela robustez a oclusão, variação de iluminação e pela baixa dimensionalidade do vetor de características. A abordagem baseia-se na combinação do filtro de Gabor curvo e entropia de forma a manter os dados mais representativos da imagem em um vetor de características de dimensionalidade menor do que aquele utilizando o Gabor original. A abordagem proposta foi avaliada em diversos cenários: variações de iluminação, oclusão por óculos de sol, variação de iluminação com oclusão por óculos de sol, oclusão por cachecol, variação de iluminação com oclusão por cachecol, mudança de expressão facial e todos os cenários juntos. Os resultados obtidos por meio dos experimentos superam as abordagens estado da arte disponíveis na literatura em 3 dos 5 testes (iluminação, iluminação com oclusão por óculos de sol e iluminação com oclusão por cachecol) e adiciona outros 2 testes: mudança de expressão facial e todos os cenários juntos