Face Recognition Based on Histogram Equalization and LBP Algorithm
DOI:
https://doi.org/10.25007/ajnu.v8n3a394الملخص
In the recent time bioinformatics take wide field in image processing. Face recognition which is basically the task of recognizing a person based on its facial image. It has become very popular in the last two decades, mainly because of the new methods developed and the high quality of the current visual instruments. There are different types of face recognition algorithms, and each method has a different approach to extract the image features and perform the matching with the input image.
In this paper the Local Binary Patterns (LBP) was used, which is a particular case of the Texture Spectrum model, and powerful feature for texture classification. The face recognition system consists of recognizing the faces acquisition from a given data base via two phases. The most useful and unique features of the face image are extracted in the feature extraction phase. In the classification the face image is compared with the images from the database.
The proposed algorithm for face recognition in this paper adopt the LBP features encode local texture information with default values. Apply histogram equalization and Resize the image into 80x60, divide it to five blocks, then Save every LBP feature as a vector table.
Matlab R2019a was used to build the face recognition system. The Results which obtained are accurate and they are 98.8% overall (500 face image).
التنزيلات
المراجع
[2]. Xiwei Dong, Fei Wu1 and Xiao-Yuan Jing, 2018, “Generic Training Set based Multimanifold Discriminant Learning for Single Sample Face Recognition”, KSII transactions on internet and information systems vol. 12, no. 1.
[3]. TS Vishnu Priya, G.Vinitha Sanchez, N.R.Raajan , 2018, “ Facial Recognition System Using Local Binary Patterns(LBP)”, International Journal of Pure and Applied Mathematics Volume 119 No. 15, http://www.acadpubl.eu/hub/ Special Issue.
[4]. [Mohammed Abdulameer Aljanabi , Zahir M. Hussain , 2018 , “An Entropy-Histogram Approach for ImageSimilarity and Face Recognition” , HindawiMathematical Problems in Engineering,. https://doi.org/10.1155/2018/9801308
[5]. Junkai Chen, Zenghai Chen, 2018 , “Facial Expression Recognition in Video with Multiple Feature Fusion”, IEEE Transactions on Affective Computing, Volume: 9 , Issue: 1.
[6]. Raheem Ogla, Abdulmohssen J Abdul Hussien, 2017 , “Face Detection by Using OpenCV's Viola-Jones Algorithm based on coding eyes”, Iraqi Journal of Science, , Vol. 58, No.2A.
[7]. Di Huang, Caifeng Shan, Mohsen Ardebilian, 2011, “Local Binary Patterns and Its Application to Facial Image Analysis: A Survey”, IEEE transactions on systems, man, and cybernetics—part c: applications and reviews, vol. 41, no. 6, nov. https://liris.cnrs.fr/Documents/Liris-5004.pdf
[8]. [Yueqi Duan, Jiwen Lu, 2018, “Context-Aware Local Binary Feature Learning for Face Recognition”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume: 40 , Issue: 5.
[9]. Priya, T. V., Sanchez, G. V., & Raajan, N. R. (2018). Facial Recognition System Using Local Binary Patterns (LBP). International Journal of Pure and Applied Mathematics, 119(15), 1895-1899.
[10]. Ammad A., Shah H., Farah H., Sajid H., & M. F. K.2012. “Face Recognition with Local Binary Patterns”. Bahria University Journal of Information & Communication Technology Vol. 5, 1999-4974.
[11]. Liu, L., Fieguth, P., Zhao, G., Pietikäinen, M., & Hu, D. 2016. Extended local binary patterns for face recognition. Information Sciences, 358, 56-72.
[12]. Ahonen, T., Hadid, A., & Pietikäinen, M. 2004. Face recognition with local binary patterns. In European conference on computer vision (pp. 469-481). Springer, Berlin, Heidelberg.
[13]. https://towardsdatascience.com/face-recognition-how-lbph-works-90ec258c3d6b reached on 15/4/2019
[14]. https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform reached on 15/4/2019
[15]. https://en.wikipedia.org/wiki/Speeded_up_robust_features reached on 15/4/2019
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
بيان الحقوق الفكرية
حقوق التأليف
يوافق المؤلفون الذين ينشرون في هذه المجلة على المصطلحات التالية:
١. يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر ومنح حق المجلة في النشر الأول مع العمل المرخص له في نفس الوقت بموجب ترخيص المشاع الإبداعي [سيسي بي-نك-ند 4.0] الذي يسمح للآخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بحقوق التأليف والنشر الأولي في هذه المجلة.
٢. يمكن للمؤلفين الدخول في ترتيبات تعاقدية إضافية منفصلة للتوزيع غير الحصري للنسخة المنشورة من المجلة من العمل (على سبيل المثال، نشرها في مستودع مؤسسي أو نشرها في كتاب) مع الإقرار بنسخة أولية نشر في هذه المجلة.
٣. يسمح للمؤلفين وتشجيعهم على نشر عملهم عبر الإنترنت (على سبيل المثال، في المستودعات المؤسسية أو على موقعهم على الويب) قبل وأثناء عملية التقديم، حيث يمكن أن يؤدي إلى التبادلات الإنتاجية، فضلا عن الاستشهاد المبكر والأكبر للعمل المنشورة ( انظر تأثير النفاذ المفتوح).
نقل حقوق الطبع والنشر
بيان الخصوصية
المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز ملتزمة بحماية خصوصية مستخدمي موقع المجلة هذا. سيتم استخدام الأسماء والتفاصيل الشخصية وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في هذا الموقع الإلكتروني فقط للأغراض المعلنة لهذه المجلة ولن يتم إتاحتها لأطراف ثالثة بدون إذن المستخدم أو الإجراءات القانونية الواجبة. موافقة المستخدمين مطلوبة لتلقي الاتصالات من المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز للأغراض المعلنة للمجلة. ويمكن توجيه الاستفسارات المتعلقة بالخصوص إلى [email protected]