Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2020 - zeszyt 3

CNN application in face recognition

Zastosowanie sieci CNN w rozpoznaniu obrazów twarzy

10.15199/48.2020.03.31

nr katalogowy: 125249
10.15199/48.2020.03.31

Streszczenie

The paper presents application of the convolutional neural network (CNN) in face recognition. The CNN is regarded nowadays as the most efficient tool in image analysis. This technique was applied to recognition of two databases of faces: the own base containing 68 classes of very different variants of face composition (grey images) and 244 classes of color face images represented as RGB images (MUCT data base). This paper will compare different solutions of classifiers applied in CNN, autoencoder and the traditional approach relying on classical feature generation methods and application of support vector machine classifier. The numerical results of experiments performed on the face image database will be presented and discussed.

Abstract

Praca przedstawia zastosowanie sieci CNN w rozpoznaniu obrazów twarzy. Twarze poddane eksperymentom pochodzą z dwu baz danych. Jedna z nich jest własną bazą zawierającą 68 klas reprezentowanych w postaci obrazów w skali szarości i drugą (MUCT) zawierającą 244 klasy reprezentujące obrazy kolorowe RGB. Zbadano i porównano różne metody rozpoznania obrazów. Jedna z nich polega na zastosowaniu konwolucyjnej sieci neuronowej CNN z dwoma różnymi klasyfikatorami końcowymi (softmax i SVM). Inne głębokie podejście stosuje autoenkoder do generacji cech i SVM jako klasyfikator. Wyniki porównano z klasycznym podejściem wykorzystującym transformację PCA w połączeniu z klasyfikatorem SVM.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Siwek K., Osowski S., Autoencoder versus PCA in face recognition, Conference “Computational Problems of Electrical Engineering" (CPEE), Kutna Hora, 2017.
[2] Kasar M. M., Bhattacharyya D., Kim T. H., Face recognition using neural network: a review, International Journal of Security and Its Applications, vol. 10, no 3, pp. 81-100, 2016.
[3] Kim K. I., Jung K., Kim H. J., Face recognition using kernel principal component analysis, IEEE Signal Process. Lett., vol. 9, no 2, 2002.
[4] Tan P. N., Steinbach M., Kumar V., Introduction to data mining, Pearson Education Inc., Boston, 2006.
[5] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., Deep learning, MIT Press, 2016.
[6] Zeiler M. D., Fergus R., Visualizing and understanding convolutional networks, European Conference on Computer Vision, pp. 818-833, 2014.
[7] Milborrow S., Morkel J., Nicolls F., The MUCT landmarked face database, Pattern Recognition Association of South Africa, 2010, http://www.milbo.org/muct.
[8] Matlab user manual, MathWorks, Natick, USA, 2019a.
[9] Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G., Imagenet classification with deep convolutional neural networks, NIPS, 2012.
[10] https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_google net.
[11] Schölkopf B., Smola A., Learning with kernels, Cambridge, MIT Press, MA, 2002.
[12] Siwek K., Osowski S., Deep neural networks and classical approach to face recognition - comparative analysis, Przegląd Elektrotechniczny, vol. 94, no 4, pp. 1-4, 2018.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 125249 "CNN application in face r..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - e-zeszyt (pdf) 2020-3 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	55.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2020-3

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma