Description - Caratteristiche ibride DWT, PCA e ICA per il riconoscimento dei volti mediante ANN by Mohammad Shakir
Il riconoscimento del volto svolge un ruolo importante nell'identificazione personale basata sulla biometria. La tecnica di riconoscimento biometrico funge da metodo efficiente e trova ampie applicazioni nell'ambito del reperimento di informazioni, delle operazioni bancarie automatiche, del controllo degli accessi alle aree di sicurezza e così via. Il metodo proposto si basa sull'analisi delle componenti principali (PCA) dell'immagine con una combinazione di dettagli DWT. Questo approccio riduce i requisiti di memorizzazione e il tempo di calcolo, preservando i dati. Lo schema proposto sfrutta le capacità di estrazione delle caratteristiche della Decomposizione della Trasformata Wavelet Discreta e ricorre ad alcune tecniche di normalizzazione che ne aumentano la robustezza alle variazioni della geometria e dell'illuminazione del volto. Tradizionalmente, per rappresentare il volto umano, la PCA viene eseguita sull'intera immagine del viso. La rete neurale e il classificatore K-NN vengono utilizzati per classificare le caratteristiche e la misura della somiglianza viene effettuata mediante la distanza euclidea. I risultati sperimentali dimostrano che il metodo proposto è efficace e possiede diverse proprietà desiderabili se confrontato con molti algoritmi esistenti. L'approccio PCA-DWT-ICA-ibrido è stato valutato su MATLAB utilizzando il database dei volti di Yale.
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