استخراج ویژکی کارا با استفاده از فیلتر گابور ،LBP،LDA برای شناسایی چهره

چهره بدلیل عدم نیاز به تماس، یک بیومتریک قابل قبول از دید اغلب کاربران محسوب می شود و عدم نیاز به مشارکت مستقیم کاربر مزیت دیگر این بیومتریک است که ان را در سیستمهای نظارتی و سیستمهای درگیر با مجرمین بی رقیب ساخته است. شناسایی چهره در سالیان اخیر پیشرفت قابل ملاجظه ای داشته است با این حال بدلیل وجود چالش هایی چون تغییرات روشنایی و حالت چهره ، انسداد بخشی از چهره و تغییرات ژست هنوز یک موضوع تحقیقاتی مهم و باز به شمار می آید.روشهای متعدد استخراج ویژگی از چهره بطور کلی به دو دسته زیر تقسیم می شوند:

1- روشهای مبتنی بر تصویر یا کلی نگری 2- روشهای مبتنی بر ویژگی

روشهای کلی نگر به دنبال یافتن یک توصیف کلی از چهره هستند که در این روش ویژگی زیاد اهمیتی ندارد ولی روشهای مبتنی بر ویژگی سعی در شناسایی ویژگیهای ساختاری چهره مانند چشمها ،دهان،بینی و رابطه بین آنها دارد،یکی از معایب عمده روشهای مبتنی بر ویژگی،دشواری شناسایی و استخراج خودکار ویژگی های اصلی چهره است که دو نمونه موفق و قدرتمند آنHOG وLBP می باشد و موفقیت این روشها موجب تحقیقات بیشتر بر روی آنها شده است ،برای مثال در برخی از موارد با ترکیب برخی از فیلترها و این روشها به دقت بالاتری در شناسایی تصویر چهره دست یافته اند.

در این مقاله روشی جدید برای استخراج ویژگی کاراپیشنهاد شده است،در این روش از فیلتر گابور برای استخراج الگوهای پایدار از تصاویر استفاده شده است و علاوه بر بخش اندازه از بخش فاز فیلتر گابور نیز برای استخراج ویژگی بهره برده است، سپس با اعمال عملگر LBP به بخش اندازه ویژگیهایی با قدرت تمایز بالا استخراج شده است و برای بخش فاز خروجی فیلتر گابور عملگرهای LBPوXOR بصورت ترکیبی بکار رفته است و این دو عملگر بصورت چند بخشی بر روی تصویر اعمال می شوند تا بخشهای مختلف چهره در شناسایی تاثیر داده شوند از آنجایی که طول بردار ویژگی های بدست آمده بزرگ است روشی نو برای کاهش ابعاد ویژگی از الگوریتم LDA استفاده شده است.

سپس یرای طبقه بندی تصاویر با محاسبه فاصله اقلیدسی بین بردارهای وِزگی تصاویر این کار امکان پذیر می باشد.